用于喵咪进食检测的DAMO-YOLO模型

用于喵咪进食检测的DAMO-YOLO模型

模型描述

此模型是在MIAOMIAO数据集上进行喵咪识别训练的DAMO-YOLO模型。该模型训练了300个轮次（epochs）。

训练

模型的训练学习率为0.1，动量为0.9，权重衰减为1e-4。设置的批处理大小为256。模型使用单个GPU进行训练。

性能

请在此处替换为DAMO-YOLO-CAT模型在验证/测试数据集上的性能，如准确率、精确度、召回率和F1分数。

使用模型

要使用此模型，使用ModelScope的Pipline框架加载它，然后在模型上使用object_detect()方法进行调用：

    object_detect = pipeline(Tasks.image_object_detection, model=model_dir, strict=False)

Clone with HTTP

 git clone https://www.modelscope.cn/flowscolors/cv_tinynas_object-detection_damoyolo_cat.git