Segformer B3 Ade 512 512 Finetuned Coasttrain

由 peldrak 开发

基于nvidia/segformer-b3-finetuned-ade-512-512模型在海岸线数据集上微调的图像分割模型，擅长识别水体、白水、沉积物等地物类型。

图像分割

Transformers

开源协议:其他 #海岸线分割 #高精度语义分割 #遥感图像处理

下载量 18

发布时间 : 2/22/2024

模型介绍

内容详情

替代品

模型简介

该模型是专为海岸线场景优化的语义分割模型，能够准确识别水体、白水、沉积物、植被等7类地物，适用于遥感图像分析等场景。

模型特点

海岸线场景优化

针对海岸线地物特征进行专门优化，在水体、白水等类别上表现优异

多类别识别

可同时识别7类海岸线地物，包括水体(86.77% IoU)、白水(67.95% IoU)等

高分辨率处理

支持512×512分辨率输入，保留更多图像细节

模型能力

图像语义分割

多类别地物识别

遥感图像分析

海岸线变化监测

使用案例

环境监测

海岸线侵蚀监测

通过定期分析识别沉积物分布变化

沉积物识别IoU达76.49%

灾害评估

洪水范围识别

快速提取洪水影响区域

水体识别准确率93.52%

许可证：其他
基础模型：nvidia/segformer-b3-finetuned-ade-512-512
标签：

视觉
图像分割
训练生成

模型索引：

名称：segformer-b3-ade-512-512-finetuned-coastTrain
结果：[]

segformer-b3-ade-512-512-finetuned-coastTrain

该模型是基于nvidia/segformer-b3-finetuned-ade-512-512在peldrak/coastTrain_512-512数据集上微调的版本。
在评估集上取得了以下结果：

损失：0.7613
平均交并比（Mean Iou）：0.7092
平均准确率（Mean Accuracy）：0.8104
总体准确率（Overall Accuracy）：0.8790
水体准确率（Accuracy Water）：0.9352
白水准确率（Accuracy Whitewater）：0.8067
沉积物准确率（Accuracy Sediment）：0.8732
其他自然地物准确率（Accuracy Other Natural Terrain）：0.5054
植被准确率（Accuracy Vegetation）：0.8997
开发区域准确率（Accuracy Development）：0.8714
未知区域准确率（Accuracy Unknown）：0.7814
水体交并比（Iou Water）：0.8677
白水交并比（Iou Whitewater）：0.6795
沉积物交并比（Iou Sediment）：0.7649
其他自然地物交并比（Iou Other Natural Terrain）：0.4259
植被交并比（Iou Vegetation）：0.7883
开发区域交并比（Iou Development）：0.7211
未知区域交并比（Iou Unknown）：0.7170

模型描述

需补充更多信息

用途与限制

需补充更多信息

训练与评估数据

需补充更多信息

训练过程

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

学习率：6e-05
训练批次大小：4
评估批次大小：4
随机种子：42
优化器：Adam（β1=0.9，β2=0.999，ε=1e-08）
学习率调度器类型：线性
训练轮次：25

训练结果

训练损失	轮次	步数	验证损失	平均交并比	平均准确率	总体准确率	水体准确率	白水准确率	沉积物准确率	其他自然地物准确率	植被准确率	开发区域准确率	未知区域准确率	水体交并比	白水交并比	沉积物交并比	其他自然地物交并比	植被交并比	开发区域交并比	未知区域交并比
1.7642	0.05	20	1.6699	0.1741	0.2887	0.4511	0.3629	0.3020	0.0122	0.0013	0.8998	0.1317	0.3106	0.3310	0.0708	0.0112	0.0013	0.3953	0.1007	0.3084
1.6158	0.11	40	1.3903	0.1804	0.2783	0.5516	0.6957	0.0198	0.1032	0.0000	0.9605	0.1077	0.0616	0.5309	0.0184	0.0965	0.0000	0.4589	0.0973	0.0606
1.3168	0.16	60	1.1710	0.2583	0.3483	0.6425	0.8324	0.0359	0.0669	0.0	0.9578	0.1157	0.4296	0.6688	0.0344	0.0630	0.0	0.5089	0.1094	0.4233
1.1024	0.22	80	1.0398	0.3143	0.4032	0.6865	0.8815	0.1083	0.1413	0.0	0.9619	0.2673	0.4620	0.6970	0.1041	0.1261	0.0	0.5725	0.2452	0.4549
1.0384	0.27	100	0.9307	0.3388	0.4315	0.7113	0.8919	0.0379	0.3662	0.0	0.9582	0.2753	0.4913	0.7137	0.0374	0.2526	0.0	0.6316	0.2550	0.4813
0.9056	0.32	120	0.8649	0.3988	0.5060	0.7415	0.9191	0.1051	0.4270	0.0	0.8743	0.7201	0.4965	0.7159	0.1038	0.3178	0.0	0.6739	0.4951	0.4849
1.1867	0.38	140	0.8470	0.4027	0.5076	0.7418	0.8363	0.0329	0.6586	0.0	0.9529	0.5761	0.4960	0.7494	0.0326	0.4722	0.0	0.6188	0.4643	0.4815
1.2778	0.43	160	0.8108	0.4419	0.5491	0.7656	0.8973	0.1895	0.5864	0.0	0.9145	0.7679	0.4885	0.7758	0.1848	0.4732	0.0	0.6536	0.5269	0.4791
0.8217	0.49	180	0.7507	0.4544	0.5750	0.7728	0.8801	0.1928	0.7543	0.0	0.8893	0.7924	0.5161	0.7912	0.1858	0.5100	0.0	0.6678	0.5398	0.4859
0.9801	0.54	200	0.7149	0.4827	0.5995	0.7819	0.9016	0.3829	0.7254	0.0	0.8848	0.7904	0.5117	0.8007	0.3571	0.5615	0.0	0.6774	0.4859	0.4966
0.7374	0.59	220	0.6885	0.4950	0.6159	0.7894	0.9068	0.3910	0.8448	0.0	0.8656	0.7859	0.5169	0.7839	0.3448	0.5749	0.0	0.6942	0.5774	0.4895
1.0931	0.65	240	0.6884	0.4889	0.6134	0.7885	0.9106	0.3515	0.8590	0.0	0.8554	0.8118	0.5059	0.7804	0.3041	0.5561	0.0	0.7017	0.5858	0.4941
0.7106	0.7	260	0.8052	0.4413	0.5511	0.7563	0.9400	0.3677	0.3526	0.0	0.8507	0.8081	0.5382	0.7137	0.3061	0.2825	0.0	0.6967	0.5709	0.5193
0.7133	0.76	280	0.6507	0.5368	0.6542	0.8106	0.8931	0.6564	0.8631	0.0	0.9353	0.6824	0.5491	0.8105	0.5066	0.5893	0.0	0.7211	0.5953	0.5350
0.5858	0.81	300	0.6587	0.5212	0.6453	0.7979	0.9158	0.6788	0.6528	0.0	0.8872	0.8580	0.5241	0.8226	0.5180	0.5725	0.0	0.6814	0.5427	0.5113
1.9447	0.86	320	0.6674	0.5300	0.6268	0.8098	0.9182	0.4960	0.7161	0.0	0.9369	0.7516	0.5691	0.8130	0.4323	0.6061	0.0	0.6974	0.6098	0.5515
0.6724	0.92	340	0.6814	0.5191	0.6635	0.7901	0.8573	0.6785	0.8412	0.0	0.8680	0.8745	0.5251	0.7797	0.5249	0.5634	0.0	0.7007	0.5512	0.5139
0.6738	0.97	360	0.6131	0.5509	0.6663	0.8173	0.9235	0.6190	0.8401	0.0	0.8883	0.8535	0.5396	0.8125	0.5326	0.6451	0.0	0.7219	0.6215	0.5229
0.7131	1.03	380	0.6163	0.5582	0.6734	0.8172	0.8994	0.7309	0.8445	0.0	0.9282	0.7832	0.5272	0.8228	0.5820	0.6580	0.0	0.7059	0.6249	0.5137
0.8373	1.08	400	0.6077	0.5569	0.6737	0.8216	0.9115	0.7745	0.8120	0.0	0.9381	0.7219	0.5579	0.8242	0.5463	0.6524	0.0	0.7230	0.6089	0.5435
0.7344	1.14	420	0.6830	0.5195	0.6628	0.7866	0.9541