SegFormerモデルは無料でオープンソース！特定のアーキテクチャに基づいて微調整し、多种の材料欠陥を高精度に検出

Segformer Finetuned 4ss1st3r S3gs3m 24Jan All 10k Steps

blznczによって開発

nvidia/mit-b0アーキテクチャを基に微調整した画像セグメンテーションモデルで、様々な材料欠陥タイプの検出に特化

ダウンロード数 16

リリース時間 : 2/7/2024

モデル概要

このモデルはblzncz/4ss1st3r_s3gs3m_24Jan_allデータセットで微調整されたSegFormerバリアントで、工業材料表面欠陥検出専用に設計されており、凝集欠陥、網状欠陥、付着欠陥、気泡欠陥など多様な欠陥タイプを識別可能

多欠陥タイプ検出

凝集欠陥、網状欠陥、付着欠陥、気泡欠陥など様々な工業材料欠陥を同時検出可能

高精度セグメンテーション

凝集欠陥検出で96.68%の精度と91.67%のIoUを達成

工業シーン最適化

工業材料表面欠陥検出シナリオ向けに最適化され、複雑な背景でも良好な性能を維持

画像セグメンテーション

欠陥検出

工業品質検査

材料表面分析

工業品質検査

材料表面欠陥検出

工業材料表面の各種欠陥タイプを自動検出

凝集欠陥検出精度96.68%、網状欠陥検出精度68.08%

生産ライン品質監視

生産ラインに統合して製品品質をリアルタイム監視

全体精度92.60%達成

このモデルは、nvidia/mit-b0 を blzncz/4ss1st3r_s3gs3m_24Jan_all 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。

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。

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	背景精度	凝集欠陥精度	メッシュ欠陥精度	接着欠陥精度	気泡欠陥精度	凝集欠陥IoU	メッシュ欠陥IoU	接着欠陥IoU	気泡欠陥IoU
0.1378	1.0	783	0.2677	0.4895	0.7143	0.9122	nan	0.9724	0.5531	0.9663	0.3654	0.9038	0.5327	0.6757	0.3351
0.1117	2.0	1566	0.2305	0.5289	0.7978	0.9246	nan	0.9507	0.7727	0.9705	0.4974	0.9214	0.6808	0.5876	0.4549
0.0881	3.0	2349	0.2041	0.5556	0.7867	0.9354	nan	0.9712	0.7391	0.9389	0.4975	0.9273	0.6790	0.7323	0.4394
0.0878	4.0	3132	0.1984	0.5584	0.8003	0.9346	nan	0.9556	0.8247	0.9602	0.4606	0.9261	0.6935	0.7373	0.4352
0.0895	5.0	3915	0.2841	0.5246	0.8086	0.9088	nan	0.9137	0.8834	0.9719	0.4652	0.8964	0.6309	0.6593	0.4365
0.0773	6.0	4698	0.2547	0.5652	0.7823	0.9336	nan	0.9775	0.6843	0.9384	0.5291	0.9251	0.6378	0.7820	0.4813
0.0667	7.0	5481	0.2726	0.5609	0.7932	0.9295	nan	0.9741	0.6609	0.9689	0.5689	0.9203	0.6202	0.7548	0.5093
0.0678	8.0	6264	0.2950	0.5276	0.8002	0.9175	nan	0.9443	0.7561	0.9713	0.5292	0.9089	0.6570	0.5900	0.4822
0.0653	9.0	7047	0.2712	0.5467	0.7682	0.9288	nan	0.9690	0.6971	0.9641	0.4425	0.9189	0.6330	0.7588	0.4228
0.0646	10.0	7830	0.2841	0.5499	0.7819	0.9272	nan	0.9681	0.6840	0.9688	0.5068	0.9178	0.6243	0.7345	0.4728
0.057	11.0	8613	0.3373	0.5257	0.7782	0.9166	nan	0.9593	0.6555	0.9739	0.5242	0.9075	0.6040	0.6319	0.4848
0.0591	12.0	9396	0.3082	0.5504	0.7900	0.9247	nan	0.9656	0.6776	0.9705	0.5463	0.9148	0.6172	0.7182	0.5019
0.053	12.77	10000	0.3095	0.5513	0.7874	0.9260	nan	0.9668	0.6808	0.9727	0.5291	0.9167	0.6189	0.7307	0.4903