Detr TableDetection 5000 Images

🚀 DeTr-TableDetection-5000-images

このモデルは、table_detection_lightデータセットで[facebook/detr - resnet - 50](https://huggingface.co/facebook/detr - resnet - 50)をファインチューニングしたバージョンです。評価セットでは以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.3184
• 平均IoU: 0.0234

🚀 クイックスタート

このモデルは、テーブル検出タスクに最適化されたDeTrベースのモデルです。特定のデータセットでファインチューニングされ、良好な性能を発揮します。

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細な情報は後日提供予定です。

想定される用途と制限

詳細な情報は後日提供予定です。

学習と評価データ

詳細な情報は後日提供予定です。

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。

• 学習率: 5e - 05
• 学習バッチサイズ: 16
• 評価バッチサイズ: 16
• シード: 42
• オプティマイザ: Adam (betas=(0.9, 0.999), epsilon = 1e - 08)
• 学習率スケジューラの種類: 線形
• エポック数: 20

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.26.0
• Pytorch 1.13.1+cu117
• Datasets 2.5.1
• Tokenizers 0.13.2

📄 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。