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• 图片链接: https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/fixtures_ade20k/resolve/main/ADE_val_00000001.jpg 示例标题: 房屋
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基于ADE20k微调的SegFormer(b4尺寸)模型

该SegFormer模型在512x512分辨率下对ADE20k数据集进行了微调。该模型由Xie等人在论文《SegFormer: 基于Transformer的语义分割简洁高效设计》(https://arxiv.org/abs/2105.15203)中提出，并首次发布于此代码库。

免责声明：发布SegFormer的团队未为此模型编写说明卡，本说明卡由Hugging Face团队撰写。

模型描述

SegFormer包含一个分层Transformer编码器和一个轻量级全MLP解码头，在ADE20K和Cityscapes等语义分割基准测试中表现出色。分层Transformer首先在ImageNet-1k上进行预训练，然后添加解码头并在下游数据集上共同微调。

预期用途与限制

您可以将该原始模型用于语义分割任务。访问模型中心查找您感兴趣任务的微调版本。

使用方法

以下示例展示如何使用该模型对COCO 2017数据集的图像进行分类（分为1000个ImageNet类别）：

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

特征提取器 = SegformerFeatureExtractor.from_pretrained("nvidia/segformer-b4-finetuned-ade-512-512")
模型 = SegformerForSemanticSegmentation.from_pretrained("nvidia/segformer-b4-finetuned-ade-512-512")

图片链接 = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
图像 = Image.open(requests.get(图片链接, stream=True).raw)

输入 = 特征提取器(images=图像, return_tensors="pt")
输出 = 模型(**输入)
逻辑输出 = 输出.logits  # 形状为(批次大小, 标签数, 高/4, 宽/4)

更多代码示例请参阅文档。

许可协议

该模型的许可信息参见此处。

BibTeX引用信息

@article{DBLP:journals/corr/abs-2105-15203,
  作者    = {Enze Xie and
            Wenhai Wang and
            Zhiding Yu and
            Anima Anandkumar and
            Jose M. Alvarez and
            Ping Luo},
  标题    = {SegFormer: 基于Transformer的语义分割简洁高效设计},
  期刊    = {CoRR},
  卷号    = {abs/2105.15203},
  年份    = {2021},
  网址    = {https://arxiv.org/abs/2105.15203},
  电子打印类型 = {arXiv},
  电子打印编号 = {2105.15203},
  时间戳 = {Wed, 02 Jun 2021 11:46:42 +0200},
  bib网址 = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2105-15203.bib},
  bib来源 = {dblp计算机科学文献库, https://dblp.org}
}