Xenova/yolov9-e_all
Xenova
Detección de objetos
Modelo de detección de objetos basado en los pesos ONNX del repositorio de GitHub de WongKinYiu/yolov9 y compatible con Transformers.js. El modelo utiliza una versión desquantilizada opcional y puede ser procesado utilizando la biblioteca de JavaScript Transformers.js.
Como usar
Si aún no lo ha hecho, puede instalar la biblioteca de JavaScript Transformers.js desde NPM usando:
npm i @xenova/transformers
Ejemplo: Realizar detección de objetos con Xenova/yolov9-e_all.
import { AutoModel, AutoProcessor, RawImage } from '@xenova/transformers';
// Cargar modelo
const model = await AutoModel.from_pretrained('Xenova/yolov9-e_all', {
// quantized: false, // (Opcional) Usar versión desquantilizada.
});
// Cargar procesador
const processor = await AutoProcessor.from_pretrained('Xenova/yolov9-e_all');
// processor.feature_extractor.size = { shortest_edge: 128 }; // (Opcional) Actualizar valor de redimensionado
// Leer imagen y ejecutar procesador
const url = 'https://huggingface.co/datasets/Xenova/transformers.js-docs/resolve/main/city-streets.jpg';
const image = await RawImage.read(url);
const inputs = await processor(image);
// Ejecutar detección de objetos
const threshold = 0.3;
const { outputs } = await model(inputs);
const predictions = outputs.tolist();
for (const [xmin, ymin, xmax, ymax, score, id] of predictions) {
if (score < threshold) break;
const bbox = [xmin, ymin, xmax, ymax].map(x => x.toFixed(2)).join(', ');
console.log(`Found "${model.config.id2label[id]}" at [${bbox}] with score ${score.toFixed(2)}.`);
}
// Found "car" at [156.96, 133.09, 223.66, 167.14] with score 0.91.
// Found "car" at [63.22, 119.01, 139.68, 145.72] with score 0.88.
// Found "bicycle" at [0.80, 182.37, 39.26, 203.85] with score 0.85.
// Found "bicycle" at [124.02, 184.35, 163.21, 206.10] with score 0.85.
// Found "bicycle" at [158.31, 169.96, 194.58, 189.22] with score 0.80.
// Found "person" at [135.04, 166.16, 156.00, 204.01] with score 0.75.
// Found "person" at [192.14, 90.51, 205.68, 116.73] with score 0.74.
// Found "person" at [11.69, 164.45, 28.37, 200.11] with score 0.74.
// ...
Funcionalidades
- Detección de objetos utilizando Transformers.js
- Compatibilidad con pesos ONNX
- Soporte para actualización del valor de redimensionado
Casos de uso
- Detección de objetos en imágenes
- Identificación de vehículos como coches y bicicletas
- Identificación de personas en escenas callejeras