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  示例标题：足球比赛
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  示例标题：机场

YOLOS（微型版）模型

YOLOS模型基于COCO 2017目标检测数据集（11.8万张标注图像）微调而成。该模型由Fang等人在论文《You Only Look at One Sequence: Rethinking Transformer in Vision through Object Detection》中提出，并首次发布于此代码库。

免责声明：YOLOS发布团队未为此模型编写说明卡片，本卡片由Hugging Face团队撰写。

模型描述

YOLOS是一种使用DETR损失训练的视觉Transformer（ViT）。尽管结构简单，基础尺寸的YOLOS模型在COCO 2017验证集上达到了42 AP（与DETR及更复杂的框架如Faster R-CNN相当）。

模型训练采用“二分匹配损失”：将N=100个对象查询的预测类别和边界框与填充至相同长度N的真实标注进行对比（例如，若图像仅含4个物体，其余96个标注的类别为“无物体”，边界框为“无边界框”）。匈牙利匹配算法用于在查询与标注间建立最优一对一映射，随后通过交叉熵损失（类别）及L1与广义IoU损失的线性组合（边界框）优化模型参数。

用途与限制

该模型可直接用于目标检测任务。访问模型库获取全部YOLOS模型。

使用方法

示例代码如下：

from transformers import YolosImageProcessor, YolosForObjectDetection  
from PIL import Image  
import torch  
import requests  

url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"  
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)  

model = YolosForObjectDetection.from_pretrained('hustvl/yolos-tiny')  
image_processor = YolosImageProcessor.from_pretrained("hustvl/yolos-tiny")  

inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt")  
outputs = model(**inputs)  

# 获取预测的边界框及对应COCO类别  
logits = outputs.logits  
bboxes = outputs.pred_boxes  

# 输出结果  
target_sizes = torch.tensor([image.size[::-1]])  
results = image_processor.post_process_object_detection(outputs, threshold=0.9, target_sizes=target_sizes)[0]  

for score, label, box in zip(results["scores"], results["labels"], results["boxes"]):  
    box = [round(i, 2) for i in box.tolist()]  
    print(  
        f"检测到 {model.config.id2label[label.item()]}，置信度 "  
        f"{round(score.item(), 3)}，位置 {box}"  
    )  

当前特征提取器与模型仅支持PyTorch。

训练数据

YOLOS先在ImageNet-1k上预训练，再在COCO 2017目标检测数据集（含11.8万训练图/5千验证图）上微调。

训练过程

模型在ImageNet-1k上预训练300轮，在COCO上微调300轮。

评估结果

该模型在COCO 2017验证集上的平均精度（AP）为28.7。详细评估结果请参阅原论文。

引用信息

@article{DBLP:journals/corr/abs-2106-00666,  
  author    = {Yuxin Fang and Bencheng Liao and Xinggang Wang and Jiemin Fang and Jiyang Qi and Rui Wu and Jianwei Niu and Wenyu Liu},  
  title     = {You Only Look at One Sequence: Rethinking Transformer in Vision through Object Detection},  
  journal   = {CoRR},  
  volume    = {abs/2106.00666},  
  year      = {2021},  
  url       = {https://arxiv.org/abs/2106.00666},  
  eprinttype = {arXiv},  
  eprint    = {2106.00666},  
  timestamp = {Fri, 29 Apr 2022 19:49:16 +0200},  
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2106-00666.bib},  
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}  
}