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• 名称：segformer-b0-finetuned-segments-sidewalk-oct-22 结果：[]

segformer-b0-finetuned-segments-sidewalk-oct-22

该模型是基于vimassaru/teethsegmentation数据集对nvidia/mit-b0进行微调的版本。在评估集上取得了以下结果：

• 损失：0.1880
• 平均交并比（Mean Iou）：0.7311
• 平均准确率（Mean Accuracy）：0.8106
• 总体准确率（Overall Accuracy）：0.8184
• 背景准确率：NaN
• 牙齿11准确率：0.8456
• 牙齿12准确率：0.8351
• 牙齿13准确率：0.8619
• 牙齿14准确率：0.8112
• 牙齿15准确率：0.8087
• 牙齿16准确率：0.9141
• 牙齿17准确率：0.8742
• 牙齿18准确率：0.7394
• 牙齿21准确率：0.8758
• 牙齿22准确率：0.8579
• 牙齿23准确率：0.8480
• 牙齿24准确率：0.7169
• 牙齿25准确率：0.8273
• 牙齿26准确率：0.8481
• 牙齿27准确率：0.8284
• 牙齿28准确率：0.7298
• 牙齿31准确率：0.7495
• 牙齿32准确率：0.7987
• 牙齿33准确率：0.8661
• 牙齿34准确率：0.8392
• 牙齿35准确率：0.7596
• 牙齿36准确率：0.7482
• 牙齿37准确率：0.8109
• 牙齿38准确率：0.7016
• 牙齿41准确率：0.7217
• 牙齿42准确率：0.7480
• 牙齿43准确率：0.8447
• 牙齿44准确率：0.7868
• 牙齿45准确率：0.8250
• 牙齿46准确率：0.8762
• 牙齿47准确率：0.8519
• 牙齿48准确率：0.7878
• 背景交并比：0.0
• 牙齿11交并比：0.8226
• 牙齿12交并比：0.8155
• 牙齿13交并比：0.8048
• 牙齿14交并比：0.7807
• 牙齿15交并比：0.7909
• 牙齿16交并比：0.8609
• 牙齿17交并比：0.8145
• 牙齿18交并比：0.6999
• 牙齿21交并比：0.8266
• 牙齿22交并比：0.8160
• 牙齿23交并比：0.8000
• 牙齿24交并比：0.6900
• 牙齿25交并比：0.7760
• 牙齿26交并比：0.8065
• 牙齿27交并比：0.7338
• 牙齿28交并比：0.6771
• 牙齿31交并比：0.6604
• 牙齿32交并比：0.7394
• 牙齿33交并比：0.7977
• 牙齿34交并比：0.7577
• 牙齿35交并比：0.6944
• 牙齿36交并比：0.6774
• 牙齿37交并比：0.7224
• 牙齿38交并比：0.6099
• 牙齿41交并比：0.6166
• 牙齿42交并比：0.6741
• 牙齿43交并比：0.7706
• 牙齿44交并比：0.7386
• 牙齿45交并比：0.7555
• 牙齿46交并比：0.8271
• 牙齿47交并比：0.8210
• 牙齿48交并比：0.7466

模型描述

需要更多信息

预期用途与限制

需要更多信息

训练与评估数据

需要更多信息

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：0.0006
• 训练批次大小：8
• 评估批次大小：8
• 随机种子：42
• 优化器：Adam，参数beta=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08
• 学习率调度器类型：线性
• 训练轮数：200

训练结果

（此处省略了详细的训练结果表格，内容与原文一致）

框架版本

• Transformers 4.30.2
• Pytorch 2.0.1+cu118
• Datasets 2.13.1
• Tokenizers 0.13.3