Segformer B0 Finetuned Segments Sidewalk

由 nielsr 开发

基于nvidia/mit-b0在segments/sidewalk-semantic数据集上微调的图像分割模型，用于人行道场景语义分割

图像分割

Transformers

开源协议:Apache-2.0 #人行道语义分割 #轻量级模型 #城市街景分析

下载量 15

发布时间 : 3/5/2022

模型介绍

内容详情

替代品

模型简介

该模型是SegFormer架构的轻量级版本(b0)，专门针对人行道场景的语义分割任务进行优化。能够识别和分割人行道环境中的不同物体和区域。

模型特点

轻量级设计

基于SegFormer-b0架构，适合资源受限环境部署

人行道场景优化

专门针对人行道环境进行微调，提升相关物体的识别准确率

多类别分割

能够识别和分割人行道环境中的多种物体和区域

模型能力

图像语义分割

场景理解

物体识别

使用案例

智慧城市

人行道状况监测

自动识别和分割人行道上的各种元素，用于城市基础设施维护

可识别道路、障碍物等多种元素

自动驾驶

行人区域识别

辅助自动驾驶系统识别可通行的人行道区域

在人行道识别上达到0.717的交并比

license: apache-2.0
tags:

视觉
图像分割
训练生成
model-index:
name: segformer-b0-finetuned-segments-sidewalk
results: []

segformer-b0-finetuned-segments-sidewalk

本模型是基于nvidia/mit-b0在segments/sidewalk-semantic数据集上微调的版本。
在评估集上取得如下结果：

损失值：0.5679
平均交并比（Miou）：0.2769
平均准确率（Macc）：0.3331
总体准确率：0.8424
各类别交并比：[无数据, 0.7174911859423314, 0.8790751054409742, 0.6065232798410057, 0.6975274018055722, 0.3486407385349508, 无数据, 0.40093167116703843, 0.28779837903852556, 0.0, 0.7870339041746186, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.1464360606454247, 0.0, 0.0, 0.6770283275082656, 0.0, 0.338555175257431, 0.14697310016578427, 0.0, 无数据, 0.0, 0.27163002251763635, 0.0, 0.0, 0.8257437911843676, 0.7169333376341568, 0.9108105550493353, 0.0, 0.0, 0.1016801552778885, 0.0]
各类别准确率：[无数据, 0.9199960254104915, 0.9327745517652714, 0.7304629327758765, 0.7378309547498484, 0.45295941407150275, 无数据, 0.5188608021128075, 0.5327441812670195, 0.0, 0.9353764765979435, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.1588525415198792, 0.0, 0.0, 0.9238854794385364, 0.0, 0.4400394213522207, 0.15130051149615126, 0.0, 无数据, 0.0, 0.3570096986572905, 0.0, 0.0, 0.9359897980968498, 0.8570458108260572, 0.9549583230619891, 0.0, 0.0, 0.11786971668879294, 0.0]

模型描述

需补充更多信息

预期用途与限制

需补充更多信息

训练与评估数据

需补充更多信息

训练流程

训练超参数

训练中使用以下超参数：

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：Adam（β1=0.9，β2=0.999，ε=1e-08）
学习率调度器类型：线性
训练轮次：5

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	各类别交并比	各类别准确率
1.357	1.0	400	1.0006	0.1632	0.2069	0.7524	[无数据, 0.5642795884663824, 0.7491853309192827, 0.0, 0.40589649630192104, 0.02723606910696284, 无数据, 0.0002207740938439576, 0.0, 0.0, 0.6632462867093903, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.5671699281129761, 0.0, 0.0009207911027492868, 0.0, 0.0, 无数据, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.7507253434892517, 0.6157793573905029, 0.8774768871968204, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]	[无数据, 0.6839993330882016, 0.9786792586618772, 0.0, 0.4818162160949784, 0.02785198456498826, 无数据, 0.00022133459131411787, 0.0, 0.0, 0.9043689536433023, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.8606078323791991, 0.0, 0.0009210330367246509, 0.0, 0.0, 无数据, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.895198618615298, 0.8549807032886052, 0.9328734839751688, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
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