Water Meter Segmentation Unet Efficientnet B0 ReduceLROnPlateau 021224

🚀 Unetモデルカード

このUnetモデルは画像セグメンテーションタスクに特化したもので、segmentation-models-pytorchライブラリを用いて構築されています。以下にモデルの読み込み方法やパラメータ、メトリクスなどの詳細を説明します。

🚀 クイックスタート

訓練済みモデルの読み込み

import segmentation_models_pytorch as smp

model = smp.from_pretrained("<save-directory-or-this-repo>")

💻 使用例

基本的な使用法

import segmentation_models_pytorch as smp

model = smp.from_pretrained("<save-directory-or-this-repo>")

高度な使用法

# モデルの初期化パラメータを設定してモデルを初期化する場合
model_init_params = {
    "encoder_name": "efficientnet-b0",
    "encoder_depth": 5,
    "encoder_weights": "imagenet",
    "decoder_use_batchnorm": True,
    "decoder_channels": (256, 128, 64, 32, 16),
    "decoder_attention_type": None,
    "in_channels": 3,
    "classes": 1,
    "activation": None,
    "aux_params": None
}
model = smp.Unet(**model_init_params)

📚 ドキュメント

モデルの初期化パラメータ

model_init_params = {
    "encoder_name": "efficientnet-b0",
    "encoder_depth": 5,
    "encoder_weights": "imagenet",
    "decoder_use_batchnorm": True,
    "decoder_channels": (256, 128, 64, 32, 16),
    "decoder_attention_type": None,
    "in_channels": 3,
    "classes": 1,
    "activation": None,
    "aux_params": None
}

モデルのメトリクス

[
    {
        "test_per_image_iou": 0.7884901762008667,
        "test_dataset_iou": 0.8238118886947632
    }
]

データセット

データセット名: water-meter

その他の情報

• ライブラリ: https://github.com/qubvel/segmentation_models.pytorch
• ドキュメント: https://smp.readthedocs.io/en/latest/

このモデルはPytorchModelHubMixinを使用してモデルハブにアップロードされています。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。