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Detr Resnet50 Finetuned Lstabledetv1s9 Lsdocelementdetv1type3 Session6
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Detr Resnet50 Finetuned Lstabledetv1s9 Lsdocelementdetv1type3 Session6

nsugiantoによって開発
DETRアーキテクチャに基づく物体検出モデルで、ResNet50をバックボーンネットワークとして使用し、特定のデータセットでファインチューニングされています
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 28
リリース時間 : 4/20/2024

モデル概要

このモデルはDETR（Detection Transformer）アーキテクチャに基づく物体検出モデルで、ResNet50をバックボーンネットワークとして使用し、特定のデータセットでファインチューニングされています。文書要素検出などのコンピュータビジョンタスクに適しています。

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の利点を組み合わせ、従来の物体検出方法で必要だった複雑なアンカーボックス設計や非最大値抑制ステップを回避しています
ResNet50バックボーンネットワーク
特徴抽出器としてResNet50を使用しており、優れた特徴抽出能力を持っています
特定領域へのファインチューニング
文書要素検出などの特定タスクでファインチューニングされており、その分野でより良い性能を発揮する可能性があります

モデル能力

物体検出
文書要素認識
画像解析

使用事例

文書処理
文書要素検出
文書内のテキストブロック、表、画像などの様々な要素を識別・位置特定します
コンピュータビジョン
汎用物体検出
画像内の様々なオブジェクトを検出・位置特定します
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