segformerb5-finetuned-largerImagesオープンソース画像分割モデル - 大サイズ画像の背景と分岐領域を精度良く区別する

ホーム

Segformerb5 Finetuned Largerimages

JCAI2000によって開発

SegFormer-B5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、より大きなサイズの画像データセットでファインチューニングされており、背景と分岐領域の区別に優れています

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 #リモートセンシング画像処理 #SegFormerアーキテクチャ

ダウンロード数 14

リリース時間 : 9/25/2023

モデル概要

このモデルはSegFormer-B5のファインチューン版で、特に大きなサイズの画像に最適化されており、主に画像セグメンテーションタスクに使用され、背景と分岐領域の区別に特に優れています。

モデル特徴

高精度背景セグメンテーション

評価データセットで背景精度99.1%、背景IoU98.24%を達成

最適化された分岐検出

分岐領域に特化して最適化され、分岐精度72.69%を達成

大サイズ画像処理

より大きなサイズの画像データセットで特別にファインチューニング

モデル能力

画像セグメンテーション

背景認識

分岐領域検出

使用事例

医療画像

血管分岐分析

医療画像における血管分岐の識別とセグメンテーションに使用

血管分岐と背景組織を正確に区別可能

リモートセンシング画像

道路ネットワーク抽出

衛星または航空画像から道路ネットワークを抽出

道路分岐構造を効果的に識別可能

🚀 segformerb5-finetuned-largerImages

このモデルは、JCAI2000/segformer-b5-finetuned-100by100PNG-50epochs-attempt2-100epochs-backgroundclass-2 を JCAI2000/LargerImagesLabelled 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: 0.0724
平均IoU: 0.7754
平均精度: 0.8589
全体精度: 0.9828
背景精度: 0.9910
枝精度: 0.7269
背景IoU: 0.9824
枝IoU: 0.5684

🚀 クイックスタート

このモデルは画像セグメンテーションタスクに使用できます。以下に評価セットでの結果を示します。

✨ 主な機能

画像セグメンテーションタスクに適用可能
特定のデータセットでファインチューニングされ、高精度な結果を得ることができる

🔧 技術詳細

学習ハイパーパラメータ

学習中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

学習率: 6e-05
学習バッチサイズ: 2
評価バッチサイズ: 2
シード: 42
オプティマイザ: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
学習率スケジューラタイプ: linear
エポック数: 100

学習結果

学習損失	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	枝精度	背景IoU	枝IoU
0.0872	1.18	20	0.0678	0.6870	0.7241	0.9784	0.9954	0.4528	0.9781	0.3958
0.0848	2.35	40	0.0577	0.7333	0.7908	0.9806	0.9932	0.5884	0.9802	0.4864
0.0549	3.53	60	0.0634	0.7485	0.8857	0.9773	0.9834	0.7879	0.9767	0.5203
0.0653	4.71	80	0.0493	0.7662	0.8346	0.9827	0.9926	0.6767	0.9823	0.5500
0.0596	5.88	100	0.0476	0.7497	0.7920	0.9828	0.9955	0.5885	0.9825	0.5168
0.0458	7.06	120	0.0478	0.7636	0.8357	0.9823	0.9921	0.6793	0.9819	0.5452
0.0285	8.24	140	0.0458	0.7758	0.8574	0.9829	0.9913	0.7235	0.9825	0.5691
0.0341	9.41	160	0.0466	0.7670	0.8376	0.9827	0.9923	0.6829	0.9823	0.5517
0.0369	10.59	180	0.0491	0.7699	0.8731	0.9813	0.9885	0.7576	0.9809	0.5589
0.0352	11.76	200	0.0465	0.7731	0.8551	0.9826	0.9911	0.7191	0.9822	0.5640
0.0477	12.94	220	0.0462	0.7721	0.8415	0.9832	0.9926	0.6905	0.9828	0.5615
0.0404	14.12	240	0.0493	0.7704	0.8734	0.9814	0.9886	0.7583	0.9809	0.5599
0.0221	15.29	260	0.0458	0.7798	0.8719	0.9828	0.9901	0.7536	0.9823	0.5772
0.0263	16.47	280	0.0450	0.7778	0.8509	0.9835	0.9923	0.7096	0.9831	0.5726
0.0364	17.65	300	0.0489	0.7756	0.8537	0.9830	0.9917	0.7158	0.9827	0.5686
0.02	18.82	320	0.0493	0.7713	0.8474	0.9828	0.9918	0.7031	0.9824	0.5602
0.0193	20.0	340	0.0481	0.7786	0.8694	0.9827	0.9903	0.7484	0.9823	0.5749
0.0133	21.18	360	0.0486	0.7756	0.8552	0.9830	0.9915	0.7189	0.9826	0.5686
0.0163	22.35	380	0.0492	0.7768	0.8632	0.9828	0.9907	0.7357	0.9824	0.5713
0.0252	23.53	400	0.0510	0.7725	0.8605	0.9823	0.9904	0.7306	0.9819	0.5632
0.0178	24.71	420	0.0509	0.7770	0.8665	0.9826	0.9904	0.7427	0.9822	0.5719
0.0167	25.88	440	0.0516	0.7748	0.8615	0.9826	0.9906	0.7323	0.9822	0.5675
0.0332	27.06	460	0.0507	0.7702	0.8422	0.9829	0.9922	0.6921	0.9825	0.5578
0.021	28.24	480	0.0522	0.7710	0.8482	0.9827	0.9916	0.7048	0.9823	0.5597
0.0284	29.41	500	0.0536	0.7762	0.8643	0.9826	0.9905	0.7380	0.9822	0.5702
0.0174	30.59	520	0.0535	0.7739	0.8591	0.9826	0.9908	0.7274	0.9822	0.5657
0.0228	31.76	540	0.0527	0.7765	0.8578	0.9830	0.9913	0.7243	0.9826	0.5703
0.0347	32.94	560	0.0530	0.7754	0.8534	0.9830	0.9917	0.7151	0.9826	0.5681
0.0182	34.12	580	0.0554	0.7764	0.8670	0.9825	0.9902	0.7437	0.9821	0.5706
0.0139	35.29	600	0.0521	0.7786	0.8540	0.9834	0.9920	0.7159	0.9830	0.5742
0.0121	36.47	620	0.0549	0.7787	0.8728	0.9826	0.9899	0.7557	0.9822	0.5752
0.0191	37.65	640	0.0560	0.7766	0.8678	0.9825	0.9902	0.7454	0.9821	0.5711
0.0216	38.82	660	0.0553	0.7745	0.8543	0.9829	0.9914	0.7172	0.9825	0.5665
0.0135	40.0	680	0.0569	0.7738	0.8640	0.9823	0.9902	0.7379	0.9819	0.5658
0.0167	41.18	700	0.0566	0.7765	0.8619	0.9828	0.9908	0.7330	0.9824	0.5707
0.0224	42.35	720	0.0570	0.7768	0.8680	0.9825	0.9902	0.7458	0.9821	0.5714
0.0188	43.53	740	0.0575	0.7768	0.8630	0.9828	0.9907	0.7353	0.9824	0.5713
0.0338	44.71	760	0.0565	0.7783	0.8634	0.9830	0.9909	0.7359	0.9826	0.5741
0.0122	45.88	780	0.0585	0.7788	0.8656	0.9829	0.9907	0.7404	0.9825	0.5750
0.0119	47.06	800	0.0587	0.7774	0.8639	0.9828	0.9907	0.7371	0.9824	0.5725
0.0086	48.24	820	0.0594	0.7777	0.8567	0.9832	0.9916	0.7218	0.9828	0.5726
0.0094	49.41	840	0.0597	0.7766	0.8627	0.9828	0.9907	0.7347	0.9823	0.5708
0.0107	50.59	860	0.0619	0.7773	0.8624	0.9829	0.9909	0.7338	0.9825	0.5722
0.0175	51.76	880	0.0605	0.7752	0.8588	0.9828	0.9910	0.7266	0.9824	0.5681
0.0139	52.94	900	0.0620	0.7786	0.8675	0.9828	0.9905	0.7446	0.9824	0.5748
0.02	54.12	920	0.0633	0.7764	0.8628	0.9827	0.9907	0.7348	0.9823	0.5704
0.0294	55.29	940	0.0637	0.7762	0.8584	0.9829	0.9912	0.7256	0.9825	0.5699
0.0175	56.47	960	0.0639	0.7789	0.8717	0.9827	0.9900	0.7534	0.9822	0.5755
0.008	57.65	980	0.0640	0.7797	0.8667	0.9830	0.9907	0.7428	0.9826	0.5768
0.0132	58.82	1000	0.0652	0.7754	0.8657	0.9825	0.9902	0.7412	0.9820	0.5687
0.0339	60.0	1020	0.0640	0.7785	0.8664	0.9828	0.9906	0.7421	0.9824	0.5746
0.0144	61.18	1040	0.0618	0.7804	0.8577	0.9835	0.9919	0.7236	0.9831	0.5778
0.0206	62.35	1060	0.0653	0.7767	0.8636	0.9827	0.9907	0.7366	0.9823	0.5710
0.0165	63.53	1080	0.0651	0.7774	0.8602	0.9830	0.9912	0.7293	0.9826	0.5722
0.0175	64.71	1100	0.0648	0.7758	0.8568	0.9829	0.9913	0.7222	0.9825	0.5690
0.0104	65.88	1120	0.0669	0.7771	0.8618	0.9829	0.9909	0.7327	0.9825	0.5717
0.0191	67.06	1140	0.0662	0.7779	0.8696	0.9826	0.9901	0.7490	0.9822	0.5737
0.0123	68.24	1160	0.0668	0.7775	0.8591	0.9830	0.9913	0.7270	0.9826	0.5723
0.0127	69.41	1180	0.0676	0.7772	0.8637	0.9828	0.9907	0.7366	0.9824	0.5720
0.0092	70.59	1200	0.0673	0.7778	0.8699	0.9826	0.9901	0.7496	0.9822	0.5735
0.0101	71.76	1220	0.0680	0.7761	0.8694	0.9824	0.9899	0.7489	0.9820	0.5703
0.0204	72.94	1240	0.0676	0.7772	0.8640	0.9828	0.9907	0.7373	0.9824	0.5721
0.008	74.12	1260	0.0685	0.7768	0.8661	0.9826	0.9904	0.7417	0.9822	0.5714
0.0124	75.29	1280	0.0676	0.7776	0.8648	0.9828	0.9907	0.7390	0.9824	0.5729
0.0134	76.47	1300	0.0689	0.7770	0.8672	0.9826	0.9903	0.7441	0.9822	0.5718
0.0082	77.65	1320	0.0688	0.7755	0.8621	0.9826	0.9907	0.7336	0.9822	0.5687
0.0125	78.82	1340	0.0698	0.7761	0.8655	0.9826	0.9904	0.7407	0.9822	0.5701
0.0064	80.0	1360	0.0707	0.7760	0.8611	0.9827	0.9908	0.7314	0.9823	0.5696
0.0131	81.18	1380	0.0709	0.7765	0.8645	0.9827	0.9905	0.7384	0.9822	0.5707
0.0099	82.35	1400	0.0696	0.7769	0.8665	0.9826	0.9904	0.7427	0.9822	0.5717
0.0174	83.53	1420	0.0704	0.7757	0.8612	0.9827	0.9908	0.7317	0.9823	0.5692
0.0122	84.71	1440	0.0710	0.7754	0.8595	0.9827	0.9910	0.7281	0.9823	0.5685
0.0136	85.88	1460	0.0705	0.7765	0.8632	0.9827	0.9907	0.7356	0.9823	0.5706
0.0115	87.06	1480	0.0711	0.7763	0.8638	0.9827	0.9906	0.7370	0.9823	0.5703
0.0074	88.24	1500	0.0709	0.7763	0.8606	0.9828	0.9910	0.7302	0.9824	0.5702
0.0073	89.41	1520	0.0707	0.7767	0.8595	0.9829	0.9911	0.7278	0.9825	0.5708
0.0073	90.59	1540	0.0713	0.7756	0.8556	0.9830	0.9914	0.7197	0.9826	0.5687
0.0123	91.76	1560	0.0716	0.7763	0.8623	0.9827	0.9907	0.7339	0.9823	0.5702
0.0161	92.94	1580	0.0712	0.7762	0.8601	0.9828	0.9910	0.7293	0.9824	0.5697