🚀 detr-5000-400-finetuned-table-detector

该模型是 Benito/DeTr-TableDetection-5000-images 在未知数据集上的微调版本，可用于表格检测相关任务。

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此模型为表格检测提供了微调后的解决方案，基于已有模型在特定数据上进行了优化。

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模型描述

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预期用途与限制

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训练和评估数据

使用了 OxML 2023 年 Kaggle 表格检测竞赛的数据：https://www.kaggle.com/competitions/oxml-2023-x-ml-cases-table-detector/overview

训练过程

训练超参数

训练期间使用了以下超参数：

• 学习率（learning_rate）：1e-05
• 训练批次大小（train_batch_size）：8
• 评估批次大小（eval_batch_size）：8
• 随机种子（seed）：42
• 优化器（optimizer）：Adam，β值为(0.9, 0.999)，ε值为 1e-08
• 学习率调度器类型（lr_scheduler_type）：线性
• 训练轮数（num_epochs）：10

训练结果

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框架版本

• Transformers 4.29.2
• Pytorch 2.0.0+cpu
• Datasets 2.1.0
• Tokenizers 0.13.3

📄 许可证

本模型采用 Apache-2.0 许可证。