Detr 5000 400 Finetuned Table Detector

🚀 detr-5000-400-finetuned-table-detector

このモデルは、Benito/DeTr-TableDetection-5000-images をNoneデータセットでファインチューニングしたバージョンです。

🚀 クイックスタート

このモデルは特定のデータセットでファインチューニングされ、特定のタスクに使用できます。以下に詳細を説明します。

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細情報は後日提供予定です。

想定される用途と制限

詳細情報は後日提供予定です。

学習と評価データ

OxML 2023 kaggleのTable Detectorコンペティションのデータを使用しました。詳細はこちらを参照してください：https://www.kaggle.com/competitions/oxml-2023-x-ml-cases-table-detector/overview

学習手順

学習ハイパーパラメータ

学習中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。

• learning_rate: 1e-05
• train_batch_size: 8
• eval_batch_size: 8
• seed: 42
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: linear
• num_epochs: 10

学習結果

詳細情報は後日提供予定です。

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.29.2
• Pytorch 2.0.0+cpu
• Datasets 2.1.0
• Tokenizers 0.13.3

📄 ライセンス

このモデルはApache-2.0ライセンスの下で提供されています。