Cppe5 Use Data Finetuning

🚀 cppe5_use_data_finetuning

該模型是 facebook/detr-resnet-50 在 cppe-5 數據集上的微調版本，可用於特定場景下的目標檢測任務，提升了模型在該數據集相關目標上的檢測性能。

🚀 快速開始

暫未提供快速開始的相關內容，若有後續可補充。

📚 詳細文檔

模型描述

更多信息待補充。

預期用途與限制

更多信息待補充。

訓練和評估數據

更多信息待補充。

訓練過程

訓練超參數

訓練期間使用了以下超參數：

• 學習率（learning_rate）：1e-05
• 訓練批次大小（train_batch_size）：8
• 評估批次大小（eval_batch_size）：8
• 隨機種子（seed）：42
• 優化器（optimizer）：Adam，β值為(0.9, 0.999)，ε值為 1e-08
• 學習率調度器類型（lr_scheduler_type）：線性
• 訓練輪數（num_epochs）：100

訓練結果

暫未提供訓練結果相關內容，若有後續可補充。

框架版本

• Transformers 4.34.1
• Pytorch 2.1.0+cu118
• Datasets 2.14.6
• Tokenizers 0.14.1

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。