基于SegFormer架构的轻量级图像分割模型，在特定数据集上微调，擅长高精度像素级分类任务
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发布时间 : 12/14/2024
模型简介
该模型是SegFormer-B0的微调版本，专门用于图像分割任务。在评估中表现出优异的交并比和准确率指标，特别在异常检测方面有良好表现。
模型特点
高精度分割
在评估集上达到0.9143的平均交并比和0.9529的平均准确率
异常检测优势
专门优化的异常检测能力，异常交并比达0.8302
轻量级架构
基于SegFormer-B0的轻量级设计，适合资源受限环境
模型能力
图像语义分割
像素级分类
异常区域检测
高分辨率图像处理
使用案例
工业检测
产品缺陷检测
识别制造产品表面的异常区域
异常检测准确率90.66%
医学影像
病变区域分割
在医学图像中标记异常组织区域
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