Веса моделей и локация центроидов

Типы обучения:

• регламентные знаки из RTDS - те, что в регламенте взяты из RTDS. Используется не весть RTDS;
• весь RTDS - используется весь RTDS;
• ? - ?

---

1. Веса классификатора для статьи:

{
	"base": "efficientnet_b0",
	"output_len": 512,
	"input_image_size": 64,
	"bias": false
}

Обучение: регламентные знаки из RTDS.

Точность: 99%. Ссылка Соответствующие центроиды: centroid_location.txt

---

1.5. Веса детектора YoloV5:

Ссылка

---

2. Веса для ?:

{
	"base": "efficientnet_b0",
	"output_len": 1024,
	"input_image_size": 64,
	"bias": false
}

Обучение: Весь доступный RTDS + additional_sign.

Скромные характеристики для отсутствующих знаков.

Точность: 99.5%. Ссылка Соответствующие центроиды: centroid_location.txt

---

Веса для теста - архивы с ключами:

• ['model', 'centroid_location', 'model_config'] - для классификатора - Ссылка;
• ['model', 'input_image_size', 'model_config'] - для детектора Ссылка

---

Еще веса для теста:

• Для классификатора. Примерная точность 99.2% - Ссылка