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Detr Resnet50 Finetuned Lstabledetv1s9 Lsdocelementdetv1type3 Session7
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Detr Resnet50 Finetuned Lstabledetv1s9 Lsdocelementdetv1type3 Session7

nsugiantoによって開発
DETR-ResNet50アーキテクチャに基づくファインチューニングモデル、文書要素検出タスク用
物体検出
Transformers
#文書要素検出#DETRファインチューニングモデル#表構造認識
ダウンロード数 27
リリース時間 : 4/24/2024

モデル概要

このモデルはDETR（Detection Transformer）アーキテクチャのResNet50バリアントで、特定のデータセットでファインチューニングされ、文書要素の検出タスクに特化しています。

モデル特徴

Transformerベースの検出アーキテクチャ
DETRアーキテクチャを採用し、TransformerとCNNの利点を組み合わせ、エンドツーエンドの物体検出を実現
文書要素検出の最適化
文書内の特定要素タイプに対してファインチューニング最適化を実施
効率的なトレーニング設定
Adamオプティマイザーと線形学習率スケジューラーを使用して300エポックのトレーニングを実施

モデル能力

文書要素検出
物体位置特定
文書構造分析

使用事例

文書処理
文書要素識別
文書内の表、見出し、段落などの要素を自動検出
文書構造分析
文書内の各要素の相対的位置関係を識別
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