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Driver Drowsiness Detection
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Driver Drowsiness Detection

chbh7051によって開発
ViTアーキテクチャに基づく運転手疲労検出モデルで、UTA RLDDデータセットで微調整され、精度は97.5%に達します
画像分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#運転手の疲労検出#高精度分類#ViTアーキテクチャ
ダウンロード数 131
リリース時間 : 4/3/2023

モデル概要

このモデルはGoogleのViT-base-patch16-224-in21kモデルを微調整したもので、運転手の疲労状態検出専用です。顔画像を分析することで、運転手が疲労状態にあるかどうかを正確に識別できます。

モデル特徴

高精度
評価セットで97.5%の精度を達成し、優れた性能を発揮します
ViTアーキテクチャ採用
先進的なVision Transformerアーキテクチャを採用し、画像のグローバル特徴を効果的に捉えます
少数サンプル微調整
事前学習モデルを基に微調整し、比較的少量のトレーニングデータで良好な効果を得られます

モデル能力

運転手疲労状態識別
顔画像分類
リアルタイム監視分析

使用事例

交通安全
車載疲労警報システム
車載システムに統合し、運転手の状態をリアルタイムで監視
疲労運転による事故リスクを効果的に低減できます
輸送車隊管理
長距離輸送ドライバーの疲労状態を監視
車隊の安全管理レベルを向上させます
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