库名称：transformers
许可证：其他
基础模型：nvidia/mit-b0
标签：

• 视觉
• 图像分割
• 训练生成
  模型索引：
• 名称：segformer-b0-finetuned-segments-food-oct-24v2
  结果：[]

segformer-b0-finetuned-segments-food-oct-24v2

该模型是基于nvidia/mit-b0在EduardoPacheco/FoodSeg103数据集上微调的版本。
在评估集上取得以下结果：

• 损失：3.0289
• 平均交并比（mIoU）：0.0104
• 平均准确率：0.0245
• 整体准确率：0.1659
• 背景准确率：NaN
• 糖果准确率：0.0
• 蛋挞准确率：0.0
• 薯条准确率：0.0008
• ...（其余类别准确率详见完整列表）

模型描述

（待补充详细信息）

用途与限制

（待补充详细信息）

训练与评估数据

（待补充详细信息）

训练流程

训练超参数

• 学习率：6e-05
• 训练批次大小：2
• 评估批次大小：2
• 随机种子：42
• 优化器：AdamW（betas=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08）
• 学习率调度器类型：线性
• 训练轮次：10

训练结果

| 训练损失 | 轮次 | 步数 | 验证损失 | mIoU | 平均准确率 | 整体准确率 | 背景准确率 | 糖果准确率 | ...（完整指标见原始表格） |
|:--------:|:----:|:----:|:--------:|:----:|:----------:|:----------:|:----------:|:----------:|

（注：此处为结构化数据表格，具体数值参见英文原版）

（后续所有类别交并比和准确率指标均按相同格式呈现，完整数据请参考原文）