基于RT-DETR架构的目标检测模型，在COCO和Objects365数据集预训练基础上针对CPPE-5数据集微调
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发布时间 : 5/29/2024
模型简介
该模型是RT-DETR(Real-Time Detection Transformer)的ResNet50变体，专为实时目标检测任务设计，在个人防护装备(PPE)检测场景中表现出色
模型特点
实时检测能力
基于Transformer架构优化，实现高效实时目标检测
多尺度特征融合
有效检测不同尺寸目标，特别是对小目标有较好识别能力
PPE专用优化
针对个人防护装备(防护服、面罩等)检测任务进行专项优化
模型能力
实时目标检测
多类别物体识别
小目标检测
中大型目标检测
使用案例
工业安全
个人防护装备合规检测
检测工作人员是否正确穿戴防护服、口罩等安全装备
防护服检测mAP达0.6271，召回率0.8308
医疗防护
医疗防护监测
监控医护人员防护装备穿戴情况
口罩检测mAP达0.5354，护目镜检测mAP达0.425
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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