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Segformer B2 Finetuned Ade 512 512 Corm

mujerryによって開発
SegFormerアーキテクチャに基づく画像セグメンテーションモデルで、ADE20Kデータセットで事前学習後さらに微調整され、512x512解像度の画像セグメンテーションタスクに優れています
ダウンロード数 20
リリース時間 : 3/7/2025

モデル概要

このモデルはSegFormer-B2アーキテクチャの変種で、意味的画像セグメンテーションタスク専用に設計されており、未知のデータセットで微調整後優れた性能を発揮し、特に球根や損傷領域のセグメンテーションで高い精度を達成します

モデル特徴

高精度セグメンテーション
評価セットで0.9264の平均IoUと0.9599の平均精度を達成
多クラス識別
背景、球根、損傷の3クラスを正確に区別可能
最適化トレーニング
線形学習率スケジューリングとウォームアップ戦略を用いて40エポックの精密調整を実施

モデル能力

画像意味セグメンテーション
多クラスピクセルレベル分類
高解像度画像処理(512x512)

使用事例

農業画像分析
作物病害検出
作物画像中の病害領域を識別・分割
損傷領域セグメンテーション精度94.56%
植物学研究
植物器官分析
植物球根などの器官構造を精密に分割
球根セグメンテーション精度93.62%
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