Yolos Tiny

🚀 ヨロス・ティニーオブジェクト検出モデル

このプロジェクトは、ONNX形式の重みを持つhustvl/yolos-tinyモデルをTransformers.jsと互換性を持たせるためのものです。

🚀 クイックスタート

https://huggingface.co/hustvl/yolos-tiny のモデルをONNX形式の重みで、Transformers.jsと互換性を持たせています。

📦 インストール

まだの場合、NPMからTransformers.js JavaScriptライブラリをインストールできます。

npm i @huggingface/transformers

💻 使用例

基本的な使用法

Xenova/yolos-tinyを使ってオブジェクト検出を行う例です。

import { pipeline } from "@huggingface/transformers";

const detector = await pipeline("object-detection", "Xenova/yolos-tiny");

const image = "https://huggingface.co/datasets/Xenova/transformers.js-docs/resolve/main/cats.jpg";
const output = await detector(image, { threshold: 0.9 });
console.log(output);

[
  {
    score: 0.9921281933784485,
    label: "remote",
    box: { xmin: 32, ymin: 78, xmax: 185, ymax: 117 },
  },
  {
    score: 0.9884883165359497,
    label: "remote",
    box: { xmin: 324, ymin: 82, xmax: 376, ymax: 191 },
  },
  {
    score: 0.9197800159454346,
    label: "cat",
    box: { xmin: 5, ymin: 56, xmax: 321, ymax: 469 },
  },
  {
    score: 0.9300552606582642,
    label: "cat",
    box: { xmin: 332, ymin: 25, xmax: 638, ymax: 369 },
  },
]

⚠️ 重要提示

WebMLがもっと普及するまで、ONNX重み用に別のリポジトリを用意するのは一時的な解決策です。モデルをWeb対応にする場合は、🤗 Optimumを使ってONNXに変換し、このリポジトリのように構成することをおすすめします（ONNX重みはonnxというサブフォルダに配置）。