Yolos Small

🚀 YOLOS (小型) モデル

YOLOSモデルは、COCO 2017物体検出データセット（118k枚の注釈付き画像）でファインチューニングされています。このモデルは、Fangらによる論文 You Only Look at One Sequence: Rethinking Transformer in Vision through Object Detection で紹介され、このリポジトリ で最初に公開されました。

なお、YOLOSを公開したチームはこのモデルのモデルカードを作成していないため、このモデルカードはHugging Faceチームによって作成されています。

🚀 クイックスタート

このモデルは物体検出に使用できます。利用可能なすべてのYOLOSモデルを探すには、モデルハブ を参照してください。

✨ 主な機能

YOLOSは、DETR損失を使用して学習されたVision Transformer (ViT) です。シンプルな構造でありながら、ベースサイズのYOLOSモデルはCOCO 2017検証データセットで42 APを達成できます（DETRやFaster R-CNNなどのより複雑なフレームワークと同等）。

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformers ライブラリが必要です。以下のコマンドでインストールできます。

pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import YolosFeatureExtractor, YolosForObjectDetection
from PIL import Image
import requests

url = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

feature_extractor = YolosFeatureExtractor.from_pretrained('hustvl/yolos-small')
model = YolosForObjectDetection.from_pretrained('hustvl/yolos-small')

inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

# model predicts bounding boxes and corresponding COCO classes
logits = outputs.logits
bboxes = outputs.pred_boxes

現在、特徴抽出器とモデルの両方がPyTorchをサポートしています。

📚 ドキュメント

モデルの説明

モデルは「二部マッチング損失」を使用して学習されます。つまり、N = 100個の各物体クエリの予測クラスとバウンディングボックスを、同じ長さNにパディングされた正解注釈と比較します（画像に4つの物体しか含まれていない場合、96個の注釈はクラスとして「物体なし」、バウンディングボックスとして「バウンディングボックスなし」になります）。ハンガリアンマッチングアルゴリズムを使用して、N個の各クエリとN個の各注釈の間に最適な1対1のマッピングを作成します。次に、標準的な交差エントロピー（クラスに対して）とL1損失と一般化IoU損失の線形結合（バウンディングボックスに対して）を使用して、モデルのパラメータを最適化します。

想定される用途と制限

このモデルは物体検出に使用できます。すべての利用可能なYOLOSモデルを探すには、モデルハブ を参照してください。

学習データ

YOLOSモデルは、ImageNet-1k で事前学習され、COCO 2017物体検出 でファインチューニングされています。このデータセットは、それぞれ学習用と検証用に118k/5k枚の注釈付き画像で構成されています。

学習

モデルはImageNet-1kで200エポック、COCOで150エポックの学習を行いました。

評価結果

このモデルはCOCO 2017検証データセットで 36.1 のAP（平均精度）を達成しています。評価結果の詳細については、元の論文の表1を参照してください。

🔧 技術詳細

• モデルタイプ：YOLOS (小型)
• 学習データ：ImageNet-1k、COCO 2017物体検出

📄 ライセンス

このモデルはApache-2.0ライセンスの下で公開されています。

引用情報

@article{DBLP:journals/corr/abs-2106-00666,
  author    = {Yuxin Fang and
               Bencheng Liao and
               Xinggang Wang and
               Jiemin Fang and
               Jiyang Qi and
               Rui Wu and
               Jianwei Niu and
               Wenyu Liu},
  title     = {You Only Look at One Sequence: Rethinking Transformer in Vision through
               Object Detection},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2106.00666},
  year      = {2021},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2106.00666},
  eprinttype = {arXiv},
  eprint    = {2106.00666},
  timestamp = {Fri, 29 Apr 2022 19:49:16 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2106-00666.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}