Fashion Object Detection Yolos Tiny

🚀 時尚目標檢測模型

本項目是一個用於時尚目標檢測的模型，基於hustvl/yolos - tiny微調而來，可對時尚相關的物品進行檢測，如包、上衣、裙子等，同時還能與時尚圖像特徵提取模型結合使用，在時尚搜索等領域有一定應用價值。

🚀 快速開始

本模型是hustvl/yolos - tiny的微調版本。

你可以在這個GitHub倉庫中找到模型的詳細信息 -> fashion - visual - search

你還能找到時尚圖像特徵提取模型 -> yainage90/fashion - image - feature - extractor

📦 安裝指南

文檔未提供具體安裝步驟，暫不展示。

💻 使用示例

基礎用法

from PIL import Image
import torch
from transformers import  YolosImageProcessor, YolosForObjectDetection

device = 'cpu'
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device('cuda')
elif torch.backends.mps.is_available():
    device = torch.device('mps')

ckpt = 'yainage90/fashion-object-detection-yolos-tiny'
image_processor = YolosImageProcessor.from_pretrained(ckpt)
model = YolosForObjectDetection.from_pretrained(ckpt).to(device)

image = Image.open('<path/to/image>').convert('RGB')

with torch.no_grad():
    inputs = image_processor(images=[image], return_tensors="pt")
    outputs = model(**inputs.to(device))
    target_sizes = torch.tensor([[image.size[1], image.size[0]]])
    results = image_processor.post_process_object_detection(outputs, threshold=0.85, target_sizes=target_sizes)[0]

    items = []
    for score, label, box in zip(results["scores"], results["labels"], results["boxes"]):
        score = score.item()
        label = label.item()
        box = [i.item() for i in box]
        print(f"{model.config.id2label[label]}: {round(score, 3)} at {box}")
        items.append((score, label, box))

示例圖片

📚 詳細文檔

本模型使用兩個數據集的組合進行訓練：modanet 和 fashionpedia

標籤為 ['bag', 'bottom', 'dress', 'hat', 'shoes', 'outer', 'top']

在總共100個訓練輪次中的第96個輪次，取得了最佳分數，平均精度均值（mAP）為0.697400。

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。