🚀 segformer-b0-finetuned-human-parsing
このモデルは、画像セグメンテーションタスクに特化したモデルで、nvidia/mit-b0 をNoneデータセットでファインチューニングしたものです。評価セットでは、損失や各種精度指標において一定の結果を達成しています。
🚀 クイックスタート
このモデルは、nvidia/mit-b0 をNone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: 1.9476
- 平均IoU: 0.0726
- 平均精度: 0.1221
- 全体精度: 0.3575
- 背景精度: nan
- 帽子精度: 0.0048
- 髪の精度: 0.4813
- サングラス精度: 0.0
- 上着精度: 0.9405
- スカート精度: 0.0000
- ズボン精度: 0.0631
- ドレス精度: 0.1031
- ベルト精度: 0.0
- 左靴精度: 0.0011
- 右靴精度: 0.0010
- 顔精度: 0.4406
- 左足精度: 0.0291
- 右足精度: 0.0
- 左腕精度: 0.0
- 右腕精度: 0.0001
- バッグ精度: 0.0114
- スカーフ精度: 0.0
- 背景IoU: 0.0
- 帽子IoU: 0.0043
- 髪のIoU: 0.4221
- サングラスIoU: 0.0
- 上着IoU: 0.3239
- スカートIoU: 0.0000
- ズボンIoU: 0.0559
- ドレスIoU: 0.0728
- ベルトIoU: 0.0
- 左靴IoU: 0.0011
- 右靴IoU: 0.0009
- 顔IoU: 0.3872
- 左足IoU: 0.0271
- 右足IoU: 0.0
- 左腕IoU: 0.0
- 右腕IoU: 0.0001
- バッグIoU: 0.0106
- スカーフIoU: 0.0
📚 ドキュメント
モデルの説明
詳細情報は後日追加予定です。
想定される用途と制限
詳細情報は後日追加予定です。
学習と評価データ
詳細情報は後日追加予定です。
学習手順
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の種類: linear
- エポック数: 2
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 |
帽子精度 |
髪の精度 |
サングラス精度 |
上着精度 |
スカート精度 |
ズボン精度 |
ドレス精度 |
ベルト精度 |
左靴精度 |
右靴精度 |
顔精度 |
左足精度 |
右足精度 |
左腕精度 |
右腕精度 |
バッグ精度 |
スカーフ精度 |
背景IoU |
帽子IoU |
髪のIoU |
サングラスIoU |
上着IoU |
スカートIoU |
ズボンIoU |
ドレスIoU |
ベルトIoU |
左靴IoU |
右靴IoU |
顔IoU |
左足IoU |
右足IoU |
左腕IoU |
右腕IoU |
バッグIoU |
スカーフIoU |
| 2.5768 |
0.4 |
20 |
2.7812 |
0.0726 |
0.1332 |
0.2876 |
nan |
0.0178 |
0.3204 |
0.0004 |
0.5548 |
0.0004 |
0.2555 |
0.2373 |
0.0 |
0.0103 |
0.0003 |
0.5637 |
0.0287 |
0.0302 |
0.0001 |
0.0008 |
0.2435 |
0.0 |
0.0 |
0.0166 |
0.2759 |
0.0001 |
0.2781 |
0.0004 |
0.1710 |
0.1295 |
0.0 |
0.0098 |
0.0003 |
0.3251 |
0.0260 |
0.0248 |
0.0001 |
0.0007 |
0.0491 |
0.0 |
| 2.2093 |
0.8 |
40 |
2.5166 |
0.0563 |
0.1052 |
0.3288 |
nan |
0.0 |
0.1994 |
0.0 |
0.9447 |
0.0015 |
0.0435 |
0.1164 |
0.0 |
0.0008 |
0.0000 |
0.4655 |
0.0007 |
0.0003 |
0.0 |
0.0 |
0.0153 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
0.1946 |
0.0 |
0.3037 |
0.0015 |
0.0417 |
0.0842 |
0.0 |
0.0008 |
0.0000 |
0.3726 |
0.0007 |
0.0003 |
0.0 |
0.0 |
0.0124 |
0.0 |
| 1.8804 |
1.2 |
60 |
2.0209 |
0.0632 |
0.1110 |
0.3374 |
nan |
0.0087 |
0.3724 |
0.0 |
0.9475 |
0.0014 |
0.0162 |
0.0528 |
0.0 |
0.0001 |
0.0008 |
0.4257 |
0.0561 |
0.0001 |
0.0 |
0.0 |
0.0055 |
0.0 |
0.0 |
0.0077 |
0.3472 |
0.0 |
0.3086 |
0.0014 |
0.0156 |
0.0403 |
0.0 |
0.0001 |
0.0008 |
0.3597 |
0.0515 |
0.0001 |
0.0 |
0.0 |
0.0052 |
0.0 |
| 1.8776 |
1.6 |
80 |
2.0016 |
0.0665 |
0.1154 |
0.3454 |
nan |
0.0056 |
0.4172 |
0.0 |
0.9412 |
0.0000 |
0.0490 |
0.0697 |
0.0 |
0.0002 |
0.0006 |
0.4349 |
0.0329 |
0.0000 |
0.0 |
0.0000 |
0.0100 |
0.0 |
0.0 |
0.0048 |
0.3791 |
0.0 |
0.3138 |
0.0000 |
0.0438 |
0.0542 |
0.0 |
0.0002 |
0.0006 |
0.3608 |
0.0304 |
0.0000 |
0.0 |
0.0000 |
0.0093 |
0.0 |
| 1.8471 |
2.0 |
100 |
1.9476 |
0.0726 |
0.1221 |
0.3575 |
nan |
0.0048 |
0.4813 |
0.0 |
0.9405 |
0.0000 |
0.0631 |
0.1031 |
0.0 |
0.0011 |
0.0010 |
0.4406 |
0.0291 |
0.0 |
0.0 |
0.0001 |
0.0114 |
0.0 |
0.0 |
0.0043 |
0.4221 |
0.0 |
0.3239 |
0.0000 |
0.0559 |
0.0728 |
0.0 |
0.0011 |
0.0009 |
0.3872 |
0.0271 |
0.0 |
0.0 |
0.0001 |
0.0106 |
0.0 |
フレームワークのバージョン
- Transformers 4.28.1
- Pytorch 2.0.0+cu118
- Datasets 2.12.0
- Tokenizers 0.13.3
📄 ライセンス
Other
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Transformers 複数言語対応