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Facebook Detr Resnet 50 Finetuned 10k Cppe5 With Augs
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Facebook Detr Resnet 50 Finetuned 10k Cppe5 With Augs

qubvel-hfによって開発
facebook/detr-resnet-50をベースに、cppe - 5データセットで微調整された目標検出モデルで、医療防護装備の検出に特化しています。
物体検出
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#医療防護装備検出#目標検出の微調整#多尺度物体認識
ダウンロード数 19
リリース時間 : 4/30/2024

モデル概要

このモデルは、DETR（Detection Transformer）アーキテクチャのResNet - 50バリエーションで、医療防護装備（PPE）の検出タスクに特化して微調整されています。

モデル特徴

医療防護装備検出
防護服、マスク、手袋、ゴーグル、マスクなどの医療防護装備に特化して最適化された検出能力
多尺度検出能力
小、中、大の異なるサイズの目標を検出でき、防護装備も含めます。
データ拡張訓練
モデルの汎化能力を向上させるために、訓練過程でデータ拡張技術を使用しました。

モデル能力

医療防護装備検出
多クラス目標認識
画像内の物体の位置特定
小目標検出

使用事例

医療安全
病院の防護装備コンプライアンス検出
医療従事者が防護装備を完全に着用しているか自動検出します。
5種類の主要な防護装備を識別でき、平均精度（mAP）は0.2873に達します。
防疫監視
公共の場所での防護装備の着用状況を監視します。
マスク検出のmAPは0.2871、再現率@100は0.3907です。
産業安全
工場の安全装備チェック
労働者が必要な防護装備を着用しているか自動検出します。
防護服検出のmAPは0.5461、再現率@100は0.6932です。
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