🌟 D-FINE: метод регрессии bounding box в детекторах объектов на основе DETR.

D-FINE - детектор объектов в режиме реального времени, который предлагает улучшение регрессии bounding box в моделях DETR . D-FINE обладает высокой точностью локализации, определяя регрессию рамок как процесс итеративного уточнения распределений вероятностей.

D-FINE состоит из двух компонентов:

🟠Мелкозернистое уточнение распределения (Fine-grained Distribution Refinement, FDR).

FDR преобразует процесс регрессии из предсказания фиксированных координат в итеративное уточнение распределений вероятностей. Эта техника дает более детальное промежуточное представление, что повышает точность локализации.

🟠Глобальная оптимальная локализованная самодистилляция (Global Optimal Localization Self-Distillation, GO-LSD).

GO-LSD - двунаправленная стратегия оптимизации, которая передает знания о локализации из уточненных распределений в более ранние слои модели через самодистилляцию.

Старшие версии D-FINE-L и D-FINE-X достигают 54,0% и 55,8% AP на наборе данных COCO соответственно, работая со скоростью 124 и 78 FPS на GPU NVIDIA T4.

При предварительном обучении на Objects365 D-FINE-L и D-FINE-X показывают 57,1% и 59,3% AP, что выше всех существующих детекторов реального времени.

Разработчики D-FINE предлагают несколько предобученных моделей на датасетах Objects365 и COCO под разные задачи и мощности. Все модели поддерживают инференс на изображениях и видео с использованием ONNX Runtime, TensorRT и PyTorch:

🟢D-FINE-S: Самая компактная и быстрая модель (3.49 мс на T4 GPU);

🟢D-FINE-M: Модель среднего размера, баланс между точностью и скоростью (5.62 мс на T4 GPU);

🟢D-FINE-L: Модель высокой точности (8.07 мс на T4 GPU);

🟢D-FINE-X: Самая крупная и точная модель (12.89 мс на T4 GPU).

D-FINE предоставляет инструменты для обучения, бенчмаркинга, визуализации с помощью FiftyOne и инструкции по организации наборов данных.

▶️Локальный инференс на примере ONNX:

# Create env via conda
conda create -n dfine python=3.11.9
conda activate dfine

# Install requirements for inference
pip install -r tools/inference/requirements.txt

# Install ONNX
pip install onnx onnxsim

# Choose a model
export model=l # s, m, x

# Inference 
python tools/inference/onnx_inf.py --onnx model.onnx --input image.jpg # video.mp4

📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🟡Arxiv
🖥Github


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #DETR #DFine #Detection

⭐️ «Open-Source Handwritten Signature Detection Model» - отличная статья, в которой подробно показно решение прикладной ML задачи.

Это подробный гайд, где описан процесс разработки приложения для автоматического обнаружения рукописных подписей в документах.

▶️ Автор протестировал все доступные модели YOLO и показал как их развертывать.

В итоге получился очень годный гайд, со множеством технических деталей.

🟡Подготовка данных: использование двух публичных датасетов (Tobacco800 и Signatures-XC8UP) с последующей предобработкой и аугментацией изображений.

🟡Архитектурное сравнение: в статье приводится детальный анализ современных алгоритмов обнаружения объектов – от семейства YOLO до трансформерных моделей (DETR, RT-DETR, YOLOS).

🟡Оптимизация гиперпараметров:
Сравнительный анализ архитектур показал, что YOLOv8 - обеспечивает идеальный баланс между скоростью и точностью для данной задачи, достигая 94,74 % точности и 89,72 % после оптимизации гиперпараметров с помощью Optuna.

🟡Развёртывание: модель оптимизирована для работы с Triton Inference Server и OpenVINO, что обеспечивает быстрый инференс на CPU и GPU (до 7.657 мс на T4)

🟡 Результаты экспериментов:
Достигнута высокая точность распознавания: mAP@50 – 94.50%, mAP@50-95 – 67.35%.

Итоговая модель демонстрирует сбалансированное соотношение между точностью, скоростью инференса и экономичностью ресурсов.

Статья демонстрирует, как грамотное сочетание современных архитектур обнаружения объектов, тщательная подготовка данных и оптимизация гиперпараметров позволяет создать эффективное и готовое к развёртыванию решение, очень рекомендуем прочесть ее полностью.
А здесь можно почитать описание семейства моделей Yolo.

🟡 Читать: https://huggingface.co/blog/samuellimabraz/signature-detection-model

#yolo #guide #detection #ml