YOLOS 模型基于 COCO 2017 目标检测数据集（包含 11.8 万张标注图像）进行微调。该模型由 Fang 等人在论文《You Only Look at One Sequence: Rethinking Transformer in Vision through Object Detection》中提出，并首次发布于此代码库。
免责声明：发布 YOLOS 的团队未为此模型编写模型卡，故本模型卡由 Hugging Face 团队撰写。
YOLOS 是基于 Vision Transformer (ViT) 架构并使用 DETR 损失函数训练的模型。尽管结构简洁，base 版本的 YOLOS 在 COCO 2017 验证集上可实现 42 AP 的精度（与 DETR 及更复杂的框架如 Faster R-CNN 相当）。
该模型采用「二分匹配损失」进行训练：将 N=100 个对象查询（object queries）预测的类别和边界框与填充至相同长度 N 的真实标注进行匹配（若图像仅包含 4 个物体，则剩余 96 个标注的类别为「无物体」，边界框为「无边界框」）。通过匈牙利匹配算法在 N 个查询与 N 个标注之间建立最优的一一对应关系，随后使用标准交叉熵损失（用于类别预测）与 L1 损失及广义 IoU 损失的线性组合（用于边界框预测）来优化模型参数。
您可将该原始模型用于目标检测任务。请访问模型中心查看所有可用的 YOLOS 模型。
以下是使用本模型的方式：
from transformers import YolosFeatureExtractor, YolosForObjectDetection
from PIL import Image
import requests
url = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
feature_extractor = YolosFeatureExtractor.from_pretrained('hustvl/yolos-base')
model = YolosForObjectDetection.from_pretrained('hustvl/yolos-base')
inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
# model predicts bounding boxes and corresponding COCO classes
logits = outputs.logits
bboxes = outputs.pred_boxes目前，特征提取器与模型均支持 PyTorch 框架。
YOLOS 模型基于 ImageNet-1k 进行预训练，并在 COCO 2017 目标检测数据集 上完成微调。该数据集包含分别用于训练/验证的 11.8 万/5 千张标注图像。
模型在 ImageNet-1k 上进行了 1000 轮预训练，随后在 COCO 数据集上进行了 150 轮微调。
该模型在 COCO 2017 验证集上实现了 42.0 的 AP（平均精度）。关于评估结果的详细说明，请参阅原始论文。
@article{DBLP:journals/corr/abs-2106-00666,
author = {Yuxin Fang and
Bencheng Liao and
Xinggang Wang and
Jiemin Fang and
Jiyang Qi and
Rui Wu and
Jianwei Niu and
Wenyu Liu},
title = {You Only Look at One Sequence: Rethinking Transformer in Vision through
Object Detection},
journal = {CoRR},
volume = {abs/2106.00666},
year = {2021},
url = {https://arxiv.org/abs/2106.00666},
eprinttype = {arXiv},
eprint = {2106.00666},
timestamp = {Fri, 29 Apr 2022 19:49:16 +0200},
biburl = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2106-00666.bib},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}