segformer-b0-finetuned-batch1w5-15Decオープンソース画像分割モデル、高精度でピクセルレベルの分類タスクを完了する

ホーム

Segformer B0 Finetuned Batch1w5 15Dec

PushkarA07によって開発

SegFormerアーキテクチャに基づく軽量画像セグメンテーションモデルで、特定データセットで微調整されており、高精度なピクセルレベルの分類タスクに優れています

画像セグメンテーション

Transformers

オープンソースライセンス:その他 #高精度画像セグメンテーション #工業欠陥検出 #軽量SegFormer

ダウンロード数 15

リリース時間 : 12/14/2024

モデル概要

このモデルはSegFormer-B0の微調整バージョンで、画像セグメンテーションタスク専用です。評価では優れたIoUと精度指標を示し、特に異常検出において良好な性能を発揮します。

モデル特徴

高精度セグメンテーション

評価セットで0.9143の平均IoUと0.9529の平均精度を達成

異常検出の優位性

特別に最適化された異常検出能力で、異常IoUは0.8302に達する

軽量アーキテクチャ

SegFormer-B0ベースの軽量設計で、リソース制約環境に適している

モデル能力

画像意味セグメンテーション

ピクセルレベル分類

異常領域検出

高解像度画像処理

使用事例

工業検査

製品欠陥検出

製造製品表面の異常領域を識別

異常検出精度90.66%

医療画像

病変領域セグメンテーション

医療画像中の異常組織領域をマーキング

🚀 segformer-b0-finetuned-batch1w5-15Dec

このモデルは、PushkarA07/segformer-b0-finetuned-batch2w5-15Dec を PushkarA07/batch1-tiles_W5 データセットでファインチューニングしたバージョンです。評価セットでは以下の結果を達成しています。

損失: 0.0038
平均IoU: 0.9143
平均精度: 0.9529
全体精度: 0.9985
異常精度: 0.9066
異常IoU: 0.8302

📚 詳細ドキュメント

トレーニング手順

トレーニングハイパーパラメータ

トレーニング中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

learning_rate: 6e-05
train_batch_size: 4
eval_batch_size: 4
seed: 42
optimizer: betas=(0.9,0.999) かつ epsilon=1e-08 の adamw_torch を使用。追加のオプティマイザ引数はありません。
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 100

トレーニング結果

トレーニング損失	エポック	ステップ	検証損失	平均IoU	平均精度	全体精度	異常精度	異常IoU
0.0085	0.8333	10	0.0101	0.8170	0.8872	0.9963	0.7762	0.6376
0.0097	1.6667	20	0.0078	0.8448	0.8888	0.9971	0.7787	0.6926
0.0102	2.5	30	0.0071	0.8563	0.9028	0.9973	0.8068	0.7153
0.0062	3.3333	40	0.0066	0.8618	0.9005	0.9975	0.8018	0.7262
0.006	4.1667	50	0.0062	0.8693	0.9147	0.9976	0.8304	0.7410
0.0086	5.0	60	0.0060	0.8726	0.9194	0.9976	0.8398	0.7475
0.0056	5.8333	70	0.0056	0.8773	0.9128	0.9978	0.8264	0.7568
0.0044	6.6667	80	0.0056	0.8789	0.9270	0.9978	0.8550	0.7601
0.0045	7.5	90	0.0054	0.8818	0.9239	0.9978	0.8487	0.7658
0.0087	8.3333	100	0.0053	0.8850	0.9347	0.9979	0.8705	0.7721
0.0045	9.1667	110	0.0052	0.8835	0.9150	0.9979	0.8306	0.7692
0.0051	10.0	120	0.0051	0.8888	0.9360	0.9980	0.8730	0.7798
0.0045	10.8333	130	0.0049	0.8904	0.9270	0.9980	0.8547	0.7827
0.0068	11.6667	140	0.0048	0.8904	0.9290	0.9980	0.8589	0.7828
0.0029	12.5	150	0.0048	0.8924	0.9394	0.9980	0.8799	0.7867
0.0051	13.3333	160	0.0048	0.8943	0.9361	0.9981	0.8731	0.7906
0.0038	14.1667	170	0.0047	0.8953	0.9394	0.9981	0.8796	0.7926
0.0075	15.0	180	0.0047	0.8967	0.9416	0.9981	0.8841	0.7952
0.0054	15.8333	190	0.0047	0.8954	0.9315	0.9981	0.8637	0.7928
0.0031	16.6667	200	0.0046	0.8973	0.9373	0.9981	0.8755	0.7965
0.0049	17.5	210	0.0046	0.8970	0.9300	0.9982	0.8606	0.7958
0.0049	18.3333	220	0.0045	0.9001	0.9430	0.9982	0.8870	0.8019
0.0038	19.1667	230	0.0045	0.9002	0.9485	0.9982	0.8979	0.8022
0.0074	20.0	240	0.0045	0.9009	0.9424	0.9982	0.8856	0.8036
0.0048	20.8333	250	0.0045	0.9008	0.9473	0.9982	0.8955	0.8034
0.0058	21.6667	260	0.0045	0.9011	0.9464	0.9982	0.8938	0.8039
0.0051	22.5	270	0.0044	0.9029	0.9421	0.9983	0.8850	0.8075
0.0062	23.3333	280	0.0043	0.9026	0.9379	0.9983	0.8766	0.8070
0.0051	24.1667	290	0.0044	0.9027	0.9440	0.9982	0.8888	0.8071
0.0026	25.0	300	0.0043	0.9043	0.9443	0.9983	0.8894	0.8103
0.007	25.8333	310	0.0043	0.9042	0.9498	0.9983	0.9004	0.8102
0.0041	26.6667	320	0.0043	0.9046	0.9454	0.9983	0.8916	0.8110
0.0045	27.5	330	0.0043	0.9048	0.9427	0.9983	0.8862	0.8114
0.0041	28.3333	340	0.0043	0.9055	0.9490	0.9983	0.8988	0.8128
0.0024	29.1667	350	0.0042	0.9064	0.9485	0.9983	0.8979	0.8145
0.0035	30.0	360	0.0042	0.9061	0.9424	0.9983	0.8856	0.8139
0.003	30.8333	370	0.0042	0.9063	0.9523	0.9983	0.9056	0.8142
0.0054	31.6667	380	0.0042	0.9074	0.9447	0.9983	0.8902	0.8165
0.0054	32.5	390	0.0042	0.9064	0.9480	0.9983	0.8969	0.8144
0.0041	33.3333	400	0.0042	0.9053	0.9471	0.9983	0.8951	0.8123
0.0059	34.1667	410	0.0041	0.9075	0.9439	0.9983	0.8886	0.8166
0.0027	35.0	420	0.0042	0.9066	0.9452	0.9983	0.8912	0.8149
0.0052	35.8333	430	0.0042	0.9074	0.9474	0.9983	0.8956	0.8165
0.0042	36.6667	440	0.0041	0.9070	0.9457	0.9983	0.8922	0.8156
0.0037	37.5	450	0.0041	0.9076	0.9457	0.9983	0.8922	0.8170
0.0033	38.3333	460	0.0041	0.9084	0.9481	0.9984	0.8970	0.8185
0.0031	39.1667	470	0.0041	0.9085	0.9471	0.9984	0.8949	0.8187
0.0037	40.0	480	0.0042	0.9071	0.9543	0.9983	0.9096	0.8159
0.0048	40.8333	490	0.0041	0.9088	0.9500	0.9984	0.9008	0.8192
0.0042	41.6667	500	0.0041	0.9086	0.9474	0.9984	0.8957	0.8188
0.0024	42.5	510	0.0040	0.9095	0.9470	0.9984	0.8948	0.8206
0.0047	43.3333	520	0.0040	0.9091	0.9511	0.9984	0.9031	0.8198
0.0054	44.1667	530	0.0041	0.9080	0.9438	0.9984	0.8884	0.8176
0.0053	45.0	540	0.0041	0.9084	0.9460	0.9984	0.8928	0.8185
0.0033	45.8333	550	0.0041	0.9094	0.9515	0.9984	0.9038	0.8205
0.0044	46.6667	560	0.0042	0.9076	0.9580	0.9983	0.9171	0.8169
0.0021	47.5	570	0.0040	0.9095	0.9501	0.9984	0.9010	0.8206
0.0035	48.3333	580	0.0040	0.9092	0.9529	0.9983	0.9067	0.8200
0.0038	49.1667	590	0.0040	0.9109	0.9505	0.9984	0.9019	0.8234
0.004	50.0	600	0.0041	0.9103	0.9563	0.9984	0.9134	0.8223
0.0044	50.8333	610	0.0040	0.9106	0.9464	0.9984	0.8936	0.8229
0.0026	51.6667	620	0.0040	0.9104	0.9554	0.9984	0.9116	0.8225
0.0062	52.5	630	0.0040	0.9114	0.9510	0.9984	0.9027	0.8244
0.0023	53.3333	640	0.0040	0.9114	0.9470	0.9984	0.8948	0.8244
0.0029	54.1667	650	0.0040	0.9113	0.9508	0.9984	0.9024	0.8242
0.0042	55.0	660	0.0040	0.9116	0.9528	0.9984	0.9064	0.8248
0.0044	55.8333	670	0.0039	0.9121	0.9519	0.9984	0.9045	0.8258
0.0016	56.6667	680	0.0040	0.9116	0.9514	0.9984	0.9035	0.8248
0.0044	57.5	690	0.0039	0.9116	0.9533	0.9984	0.9075	0.8248
0.0031	58.3333	700	0.0039	0.9118	0.9497	0.9984	0.9002	0.8253
0.0038	59.1667	710	0.0039	0.9119	0.9509	0.9984	0.9025	0.8254
0.0042	60.0	720	0.0040	0.9117	0.9535	0.9984	0.9078	0.8250
0.0045	60.8333	730	0.0039	0.9119	0.9512	0.9984	0.9032	0.8254
0.0039	61.6667	740	0.0039	0.9122	0.9507	0.9984	0.9022	0.8260
0.0022	62.5	750	0.0040	0.9117	0.9562	0.9984	0.9134	0.8250
0.0039	63.3333	760	0.0039	0.9126	0.9502	0.9984	0.9012	0.8268
0.0031	64.1667	770	0.0039	0.9115	0.9507	0.9984	0.9021	0.8245
0.0037	65.0	780	0.0040	0.9118	0.9533	0.9984	0.9074	0.8252
0.0046	65.8333	790	0.0039	0.9123	0.9489	0.9984	0.8986	0.8261
0.0026	66.6667	800	0.0039	0.9127	0.9532	0.9984	0.9073	0.8269
0.0039	67.5	810	0.0039	0.9121	0.9469	0.9984	0.8946	0.8258
0.0025	68.3333	820	0.0039	0.9121	0.9541	0.9984	0.9091	0.8259
0.0044	69.1667	830	0.0039	0.9127	0.9531	0.9984	0.9069	0.8270
0.0049	70.0	840	0.0039	0.9123	0.9546	0.9984	0.9100	0.8263
0.0038	70.8333	850	0.0039	0.9129	0.9527	0.9984	0.9062	0.8273
0.0053	71.6667	860	0.0039	0.9131	0.9534	0.9984	0.9077	0.8278
0.0049	72.5	870	0.0039	0.9128	0.9538	0.9984	0.9083	0.8272
0.003	73.3333	880	0.0039	0.9130	0.9503	0.9984	0.9012	0.8276
0.0025	74.1667	890	0.0039	0.9124	0.9583	0.9984	0.9176	0.8264
0.0035	75.0	900	0.0039	0.9131	0.9509	0.9984	0.9026	0.8278
0.0028	75.8333	910	0.0039	0.9128	0.9559	0.9984	0.9127	0.8272
0.0027	76.6667	920	0.0039	0.9128	0.9528	0.9984	0.9064	0.8272
0.0033	77.5	930	0.0039	0.9133	0.9539	0.9984	0.9086	0.8282
0.0033	78.3333	940	0.0039	0.9135	0.9529	0.9984	0.9065	0.8285
0.0056	79.1667	950	0.0039	0.9134	0.9529	0.9984	0.9067	0.8283