AIbase

S

Safety Utcustom Train SF RGBD B5

由 sam1120 开发
基于nvidia/mit-b5微调的安全视觉分割模型，专注于RGBD图像中的安全与危险区域识别
图像分割
Transformers
开源协议:其他#RGBD安全检测#高精度分割#工业场景适用
下载量 17
发布时间 : 2/6/2024
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是基于MIT-B5架构的改进版本，专门用于处理RGBD图像数据，能够有效识别图像中的安全区域和危险区域。在安全类别识别上达到55.78%的准确率，危险类别识别准确率高达99.47%。

模型特点

高精度危险区域检测
在危险区域识别上达到99.47%的准确率和98.14%的交并比
RGBD图像处理能力
专门优化用于处理包含深度信息的RGBD图像数据
平衡性能表现
在整体准确率(98.18%)和类别平衡性(安全类别47.45%交并比)间取得良好平衡

模型能力

图像分割
安全区域识别
危险区域检测
RGBD图像处理

使用案例

工业安全监控
工厂危险区域实时监测
用于监控工厂环境中的危险区域，及时预警人员接近
可准确识别99%以上的危险区域
智能安防系统
公共场所安全监控
识别公共场所中的潜在危险区域
平衡识别安全与危险区域