detr-resnet-50_fine_tuned_nls_chapbooks
biglam
Detección de objetos
Este modelo es una versión perfeccionada de facebook/detr-resnet-50 en el conjunto de datos biglam/nls_chapbook_illustrations. Este conjunto de datos contiene imágenes de chapbooks con cuadros delimitadores para las ilustraciones contenidas en algunas de las páginas.
Como usar
La forma más fácil de usar este modelo es a través de una tubería de Transformers. Para hacer esto, primero debes cargar el modelo y el extractor de características:
from transformers import AutoFeatureExtractor, AutoModelForObjectDetection
extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("davanstrien/detr-resnet-50_fine_tuned_nls_chapbooks")
model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained("davanstrien/detr-resnet-50_fine_tuned_nls_chapbooks")
luego puedes crear una tubería para la detección de objetos usando el modelo.
from transformers import pipeline
pipe = pipeline('object-detection',model=model, feature_extractor=extractor)
Para usar esto para hacer predicciones, pasa una imagen (o una ruta de archivo/URL de la imagen):
pipe("https://huggingface.co/davanstrien/detr-resnet-50_fine_tuned_nls_chapbooks/resolve/main/Chapbook_Jack_the_Giant_Killer.jpg")
[{'box': {'xmax': 290, 'xmin': 70, 'ymax': 510, 'ymin': 261},
'etiqueta': 'early_printed_illustration',
puntuación': 0.998455286026001}]
Funcionalidades
- Detección de objetos
- Transformers
- Compatibilidad con PyTorch
- Compatibilidad con TensorBoard
- Usa safetensors
Casos de uso
- Detección de ilustraciones impresas antiguas en chapbooks
- Identificación de elementos específicos en imágenes antiguas