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基于FLAME数据集微调的SegFormer (b0尺寸) 模型

该模型是为名为森林火灾检测的深度学习项目而训练的。

模型描述

该模型旨在通过图像分割进行火灾检测。

提供的预训练模型在FLAME数据集上进行了3个周期的微调，学习率为1e-3，在测试样本上获得了0.745的IOU分数。

使用方法

以下是使用该模型对图像进行分割的方法：

from transformers import SegformerImageProcessor, SegformerForSemanticSegmentation
from PIL import Image
import requests

processor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("millionhz/segformer-b0-finetuned-flame")
model = SegformerForSemanticSegmentation.from_pretrained("millionhz/segformer-b0-finetuned-flame")


url = <在此处添加url>
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

许可证

该模型的许可证可在此处找到。