Detr Finetuned Person Detecting V3

🚀 モデルIDのモデルカード

このモデルカードは、🤗 transformers モデルに関するもので、自動生成されています。このモデルはHub上に公開されています。

📚 ドキュメント

モデルの説明

これは🤗 transformersモデルのモデルカードで、Hubに公開されています。このモデルカードは自動生成されています。

• 開発者: [詳細情報が必要]
• 資金提供元 [任意]: [詳細情報が必要]
• 共有者 [任意]: [詳細情報が必要]
• モデルの種類: [詳細情報が必要]
• 言語 (NLP): [詳細情報が必要]
• ライセンス: [詳細情報が必要]
• ファインチューニング元のモデル [任意]: [詳細情報が必要]

モデルのソース [任意]

• リポジトリ: [詳細情報が必要]
• 論文 [任意]: [詳細情報が必要]
• デモ [任意]: [詳細情報が必要]

📋 使用方法

直接利用

[詳細情報が必要]

下流利用 [任意]

[詳細情報が必要]

範囲外の利用

[詳細情報が必要]

⚠️ バイアス、リスク、制限事項

[詳細情報が必要]

推奨事項

ユーザー（直接利用者と下流利用者の両方）は、モデルのリスク、バイアス、制限事項を認識すべきです。さらなる推奨事項については詳細情報が必要です。

🚀 モデルの使い始め方

以下のコードを使用して、モデルを使い始めましょう。 [詳細情報が必要]

🔧 学習の詳細

学習データ

[詳細情報が必要]

学習手順

前処理 [任意]

[詳細情報が必要]

学習ハイパーパラメータ

• 学習方式: [詳細情報が必要]

速度、サイズ、時間 [任意]

[詳細情報が必要]

📊 評価

テストデータ、要因、指標

テストデータ

[詳細情報が必要]

要因

[詳細情報が必要]

指標

[詳細情報が必要]

結果

[詳細情報が必要]

概要

🕵️‍♂️ モデルの検証 [任意]

[詳細情報が必要]

🌱 環境への影響

炭素排出量は、Lacoste et al. (2019)で紹介されているMachine Learning Impact calculatorを使用して推定できます。

• ハードウェアの種類: [詳細情報が必要]
• 使用時間: [詳細情報が必要]
• クラウドプロバイダー: [詳細情報が必要]
• コンピュートリージョン: [詳細情報が必要]
• 排出された炭素量: [詳細情報が必要]

🛠️ 技術仕様 [任意]

モデルアーキテクチャと目的

[詳細情報が必要]

コンピュートインフラストラクチャ

ハードウェア

[詳細情報が必要]

ソフトウェア

[詳細情報が必要]

📑 引用 [任意]

BibTeX: [詳細情報が必要]

APA: [詳細情報が必要]

📖 用語集 [任意]

[詳細情報が必要]

ℹ️ 詳細情報 [任意]

[詳細情報が必要]

📝 モデルカードの作成者 [任意]

[詳細情報が必要]

📞 モデルカードの連絡先

[詳細情報が必要]