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基于ADE20k微调的SegFormer(b0尺寸)模型

该SegFormer模型在512x512分辨率下针对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》中提出，并首次发布于该代码仓库。

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

模型描述

SegFormer采用分层式Transformer编码器与轻量级全MLP解码头架构，在ADE20K和Cityscapes等语义分割基准测试中表现优异。分层Transformer首先在ImageNet-1k上进行预训练，随后添加解码头并在下游数据集上联合微调。

使用场景与限制

您可将该原始模型用于语义分割任务。通过模型中心可查找针对特定任务微调的版本。

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（输出为1000个ImageNet类别之一）：

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

processor = SegformerImageProcessor.from_pretrained("nvidia/segformer-b0-finetuned-ade-512-512")
model = SegformerForSemanticSegmentation.from_pretrained("nvidia/segformer-b0-finetuned-ade-512-512")

url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits  # 输出张量形状 (batch_size, num_labels, height/4, width/4)

更多代码示例请参阅文档。

许可协议

本模型许可信息参见此链接。

BibTeX引用格式

@article{DBLP:journals/corr/abs-2105-15203,
  author    = {Enze Xie and
               Wenhai Wang and
               Zhiding Yu and
               Anima Anandkumar and
               Jose M. Alvarez and
               Ping Luo},
  title     = {SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with
               Transformers},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2105.15203},
  year      = {2021},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2105.15203},
  eprinttype = {arXiv},
  eprint    = {2105.15203},
  timestamp = {Wed, 02 Jun 2021 11:46:42 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2105-15203.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}