JunkWaxHero 🦸‍♂️

JunkWaxHero 是您识别 1980 至 1999 年"垃圾蜡"棒球卡套装黄金时代的首选计算机视觉模型。无论您是收藏家、经销商还是爱好者，JunkWaxHero 都能以高精确率和召回率简化您的收藏编目和验证流程。JunkWaxHero 的目标是提供一个无需依赖基于 SaaS 的推理 API 即可快速识别棒球卡套装的模型。

📦 可用格式

JunkWaxHero 提供 ONNX 格式，以满足不同的部署需求和偏好。

• ONNX： 非常适合跨各种平台的互操作性，并针对不同的硬件加速器进行优化。

📊 训练详情

• 模型版本： 第 24 次迭代
• 领域： 通用（紧凑型）[S1]

性能指标 📊

• 精确率： 98.3%
• 召回率： 95.6%
• mAP： 98.6%

各标签性能 🏷️

🚀 快速开始

仓库

在 Hugging Face 上访问仓库：https://huggingface.co/enusbaum/JunkWaxHero/

安装

要将 JunkWaxHero 集成到您的项目中，请选择最适合您工作流程的格式：

ONNX

1. 安装 ONNX Runtime：

   pip install onnxruntime
   

2. 下载 ONNX 模型：

   导航到仓库中的 ONNX 目录，从 https://huggingface.co/enusbaum/JunkWaxHero/tree/main/onnx 下载 model.onnx 文件。

3. 加载 ONNX 模型：

   import onnxruntime as ort
   import numpy as np
   
   # Path to the downloaded ONNX model
   MODEL_PATH = 'path/to/junkwaxhero/onnx/junkwaxhero.onnx'
   
   # Initialize the ONNX runtime session
   session = ort.InferenceSession(MODEL_PATH)
   
   # Get input and output names
   input_name = session.get_inputs()[0].name
   output_name = session.get_outputs()[0].name
   
   # Example function to run inference
   def predict(image):
       image = np.expand_dims(image, axis=0).astype(np.float32)  # Add batch dimension and ensure correct type
       predictions = session.run([output_name], {input_name: image})
       return predictions
   

使用

1. 准备图像： 确保您的棒球卡图像清晰且光线充足，以获得最佳识别效果。图像应为 4:3 比例 并 垂直对齐。

2. 加载模型： 根据您选择的格式（TensorFlow 或 ONNX），使用上述相应的代码片段。

3. 识别套装： 将您的图像通过 JunkWaxHero 进行处理，以准确识别它们所属的套装。

   from PIL import Image
   
   # Load and preprocess the image
   def load_image(image_path):
       image = Image.open(image_path)
       image = image.resize((width, height))  # Resize to the input size expected by the model
       image = np.array(image)
       return image
   
   # Example usage
   image = load_image('path/to/baseball_card.jpg')
   predictions = predict(image)
   
   # Get the predicted label
   predicted_label = labels[np.argmax(predictions)]
   print(f'Predicted Set: {predicted_label}')
   

   注意： 请将 (width, height) 替换为您的模型实际期望的尺寸。

优化

利用高精确率和召回率来维护一个有条理且经过验证的收藏。根据您的部署环境，选择 TensorFlow 以与 TensorFlow 生态系统无缝集成，或选择 ONNX 以获得更广泛的平台兼容性和性能优化。

🔍 使用场景

• 收藏家： 快速验证和编目您的棒球卡收藏。
• 经销商： 通过准确的套装识别简化库存管理。
• 爱好者： 使用先进的计算机视觉技术轻松探索和发现各种套装。

🛠️ 技术详情

JunkWaxHero 采用最先进的计算机视觉架构，专门优化用于从图像中识别棒球卡套装。该模型在跨越多个十年的多样化数据集上进行了训练，确保在各种卡片状况和设计下具有鲁棒性和可靠性。通过同时提供 TensorFlow 和 ONNX 格式，JunkWaxHero 为不同的部署场景提供了灵活性，无论您是集成到现有的 TensorFlow 流程中，还是通过 ONNX 寻求跨平台兼容性。

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证授权。

📫 联系方式

如有问题、建议或需要支持，请联系 eric@nusbaum.me。

收藏愉快！