Model details
模型介绍
中文整理实时烟火检测-通用 模型介绍
本模型为**高性能热门应用系列检测模型**中的 实时烟火检测模型，基于面向工业落地的高性能检测框架DAMOYOLO，其精度和速度超越当前经典的YOLO系列方法。用户使用的时候，仅需要输入一张图像，便可以获得图像中所有烟火的坐标信息。
相关模型
以下是ModelScope上所有的热门应用检测模型（垂类目标检测模型）：
序号 模型名称 序号 模型名称
- ----------- ------------ ------------ ------------
1 实时人体检测模型 6 实时香烟检测模型
2 实时人头检测模型 7 实时手机检测模型
3 实时手部检测模型 8 实时交通标识检测模型
4 实时口罩检测模型 9 Coming soon
5 实时安全帽检测模型
模型描述
本模型为实时烟火检测模型，基于检测框架DAMOYOLO-S模型，DAMO-YOLO是一个面向工业落地的目标检测框架，兼顾模型速度与精度，其训练的模型效果超越了目前的一众YOLO系列方法，并且仍然保持极高的推理速度。DAMOYOLO与YOLO系列其它经典工作的性能对比如下图所示：
DAMOYOLO整体网络结构如下，整体由backbone (MAE-NAS), neck (GFPN), head (ZeroHead)三部分组成，基于"large neck, small head"的设计思想，对低层空间信息和高层语义信息进行更加充分的融合，从而提升模型最终的检测效果。
期望模型使用方式以及适用范围
该模型适用于烟火检测，输入任意的图像，输出图像中烟火的外接矩形框坐标信息（支持图片中有多个烟火），以及是否佩戴口罩。
类别ID 类别名称
1 smoke
2 fire
如何使用
在ModelScope框架上，提供输入图片，即可以通过简单的Pipeline调用使用当前模型，得到图像中所有人脸的外接矩形框坐标信息，以及是否佩戴口罩。
推理代码范例
基础示例代码。下面的示例代码展示的是如何通过一张图片作为输入，得到图片对应的人脸佩戴口罩检测结果。
相关论文以及引用信息
本模型主要参考论文如下（论文链接：link）：
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
你将获得什么
完整仓库方式包含该固定版本中的权重、配置、分词器及说明文件；指定版本方式只下载所选文件或整组分片。多模态模型的投影文件、配置等依赖，请按作者说明配齐。
完整仓库可能包含多个权重格式，因此需要的磁盘空间可能大于单一格式的模型大小。下载文件不等于完成模型部署。
使用前须知
运行环境运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
授权范围是否允许商用、修改和分发，请查看模型许可证。
闲社提供资料与镜像下载方法，不代表已运行模型或完成安全审计。下载的代码应先检查，再执行。
Problem with the information or download?
Sign in to submit feedback.
