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Segformer B0 Finetuned Deprem Satellite
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Segformer B0 Finetuned Deprem Satellite

sawthihaによって開発
NVIDIA SegFormer-B0アーキテクチャに基づき、衛星画像データセットで微調整されたセマンティックセグメンテーションモデル。地震関連シナリオ分析に特化
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#衛星画像セグメンテーション#高精度セマンティックセグメンテーション#災害評価専用
ダウンロード数 21
リリース時間 : 1/1/2024

モデル概要

このモデルは衛星画像セマンティックセグメンテーションタスク向けに最適化された深層学習モデルで、特に地震災害評価シナリオに適しています。衛星画像中の異なる地物カテゴリを正確に識別・分割できます。

モデル特徴

高精度セグメンテーション
評価データセットで98.49%の平均交差和集合(mIoU)と99.33%の総合精度を達成
効率的な推論
評価時には毎秒10.988サンプルの処理速度を達成し、リアルタイムアプリケーションに適しています
ドメイン適応
deprem_satellite_semantic_whu_datasetデータセットで特別に微調整され、地震シナリオ分析に最適化されています

モデル能力

衛星画像解析
セマンティックセグメンテーション
災害評価
地物識別

使用事例

災害対応
地震被害評価
衛星画像分析により地震後の建物やインフラの被害状況を評価
被害地域を正確に分割し、救援判断を支援できます
地理情報システム
土地利用分類
衛星画像中の異なる土地タイプを自動分類・ラベル付け
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