YOLOS（小型）模型

原始的YOLOS模型在COCO 2017目标检测数据集（118,000张注释图像）上进行了微调。该模型由Fang等人在 You Only Look at One Sequence: Rethinking Transformer in Vision through Object Detection 论文中介绍，并于 this repository 首次发布。此模型还在来自Kaggle的 license plate dataset 数据集上进行了进一步微调。该数据集包含735张注释为"vehicle"和"license-plate"的图像。该模型在单个GPU上使用Google Colab训练了200个epoch。

模型描述

YOLOS是使用DETR loss进行训练的Vision Transformer (ViT)。尽管其简单性，基本规模的YOLOS模型在COCO 2017验证集上能够达到42 AP（与DETR和更复杂的框架如Faster R-CNN相似）。

预期用途和限制

您可以将原始模型用于目标检测。查看 model hub 以查找所有可用的YOLOS模型。

如何使用

以下是如何使用此模型的方法：

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

url = 'https://drive.google.com/uc?id=1p9wJIqRz3W50e2f_A0D8ftla8hoXz4T5'
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
feature_extractor = YolosFeatureExtractor.from_pretrained('nickmuchi/yolos-small-rego-plates-detection')
model = YolosForObjectDetection.from_pretrained('nickmuchi/yolos-small-rego-plates-detection')
inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

# model predicts bounding boxes and corresponding face mask detection classes
logits = outputs.logits
bboxes = outputs.pred_boxes

目前，特征提取器和模型都支持PyTorch。

训练数据

YOLOS模型在 ImageNet-1k 上进行了预训练，并在 COCO 2017 object detection 上进行了微调，其中包含118,000张用于训练/验证的注释图像。

训练

该模型在 license plate dataset 上进行了200个epoch的微调。

评估结果

该模型达到了47.9的AP（平均精度）。

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IoU指标：bbox