Rtdetr R50vd Russia Plate Detector

🚀 RT-DETR俄羅斯車牌檢測及類型分類

本模型是一個用於俄羅斯車牌檢測及類型分類的模型，基於預訓練模型微調而來，能夠準確識別普通車牌和警察車牌，在評估集上取得了良好的檢測效果。

🚀 快速開始

本模型是 PekingU/rtdetr_r50vd_coco_o365 在未知數據集上的微調版本。 它在評估集上取得了以下結果：

• 損失值：4.1673
• 平均精度均值（mAP）：0.8829
• mAP@50：0.9858
• mAP@75：0.9736
• 車牌及其類型的 mAP：-1.0
• 大型目標 mAP：0.9689
• 中型目標 mAP：0.9125
• 普通車牌 mAP：0.857
• 警察車牌 mAP：0.9087
• 小型目標 mAP：0.696
• mAR@1：0.8686
• mAR@10：0.9299
• mAR@100：0.9357
• mAR@100 車牌及其類型：-1.0
• mAR@100 普通車牌：0.9169
• mAR@100 警察車牌：0.9545
• 大型目標 mAR：0.9844
• 中型目標 mAR：0.958
• 小型目標 mAR：0.8354

✨ 主要特性

• 精準檢測：能夠準確檢測俄羅斯車牌，並區分普通車牌和警察車牌兩種類型。
• 微調優化：基於強大的預訓練模型進行微調，在特定數據集上表現出色。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import AutoModelForObjectDetection, AutoImageProcessor
import torch
import supervision as sv


DEVICE = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained('Garon16/rtdetr_r50vd_russia_plate_detector').to(DEVICE)
processor = AutoImageProcessor.from_pretrained('Garon16/rtdetr_r50vd_russia_plate_detector')

path = 'path/to/image'
image = Image.open(path)
inputs = processor(image, return_tensors="pt").to(DEVICE)
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
w, h = image.size
results = processor.post_process_object_detection(
    outputs, target_sizes=[(h, w)], threshold=0.3)
detections = sv.Detections.from_transformers(results[0]).with_nms(0.3)
labels = [
    model.config.id2label[class_id]
    for class_id
    in detections.class_id
]

annotated_image = image.copy()
annotated_image = sv.BoundingBoxAnnotator().annotate(annotated_image, detections)
annotated_image = sv.LabelAnnotator().annotate(annotated_image, detections, labels=labels)
  
grid = sv.create_tiles(
  [annotated_image],
  grid_size=(1, 1),
  single_tile_size=(512, 512),
  tile_padding_color=sv.Color.WHITE,
  tile_margin_color=sv.Color.WHITE
)
sv.plot_image(grid, size=(10, 10))

📚 詳細文檔

模型描述

該模型用於檢測俄羅斯汽車的車牌，目前有兩個類別：n_p（普通車牌）和 p_p（警察車牌）。

預期用途和限制

以下是使用該模型的示例代碼，展示瞭如何進行車牌檢測和可視化。

訓練和評估數據

模型在自定義數據集上進行訓練，數據集鏈接為：https://universe.roboflow.com/testcarplate/russian-license-plates-classification-by-this-type

訓練過程

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.46.0.dev0
• Pytorch 2.5.0+cu124
• Tokenizers 0.20.1

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。