Detr Resnet 50

🚀 DETR - ResNet - 50 のTransformers.js互換版

このプロジェクトは、Hugging Faceのfacebook/detr - resnet - 50モデルをONNX形式に変換し、Transformers.jsと互換性を持たせたものです。これにより、ウェブ上で物体検出を行うことができます。

🚀 クイックスタート

ライブラリのインストール

まだインストールしていない場合は、以下のコマンドを使用して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/detr - resnet - 50を使用して物体検出を行う例です。

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

const detector = await pipeline('object-detection', 'Xenova/detr-resnet-50');

const img = 'https://huggingface.co/datasets/Xenova/transformers.js-docs/resolve/main/cats.jpg';
const output = await detector(img, { threshold: 0.9 });
// [{
//   "score": 0.9976370930671692,
//   "label": "remote",
//   "box": { "xmin": 31, "ymin": 68, "xmax": 190, "ymax": 118 }
// },
// ...
// {
//   "score": 0.9984092116355896,
//   "label": "cat",
//   "box": { "xmin": 331, "ymin": 19, "xmax": 649, "ymax": 371 }
// }]

📚 ドキュメント

デモ

こちらで試すことができます。または、こちらから1クリックで独自の物体検出デモを作成することもできます！

注意事項

ONNXウェイトを別のリポジトリに分けるのは、WebMLが普及するまでの一時的な解決策です。モデルをウェブで使用可能にする場合は、🤗 Optimumを使用して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ウェイトはonnxというサブフォルダに配置します）。

📦 詳細情報