Segformer B2 Finetuned Segments Dresses 071123

🚀 モデルIDのモデルカード

このモデルカードは、新しいモデルの基本テンプレートとなることを目的としています。この生テンプレートを使用して生成されました。

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルは、人体模型の服のプライベートデータセットで微調整されたSegFormer - b2モデルです。

• 開発者: [詳細情報が必要]
• 共有者 [任意]: [詳細情報が必要]
• モデルタイプ: [詳細情報が必要]
• 言語 (NLP): [詳細情報が必要]
• ライセンス: openrail
• 微調整元のモデル [任意]: [詳細情報が必要]

モデルのソース [任意]

• リポジトリ: [詳細情報が必要]
• 論文 [任意]: [詳細情報が必要]
• デモ [任意]: [詳細情報が必要]

🔧 使用方法

直接使用

[詳細情報が必要]

下流の使用 [任意]

[詳細情報が必要]

想定外の使用

[詳細情報が必要]

🚫 バイアス、リスク、制限事項

ユーザー（直接ユーザーと下流ユーザーの両方）は、このモデルのリスク、バイアス、および制限事項を認識する必要があります。さらなる推奨事項については、詳細情報が必要です。

🚀 クイックスタート

以下のコードを使用して、モデルを使用を開始できます。

[詳細情報が必要]

🔍 学習の詳細

学習データ

[詳細情報が必要]

学習手順

前処理 [任意]

[詳細情報が必要]

学習ハイパーパラメータ

• 学習方式: [詳細情報が必要]

速度、サイズ、時間 [任意]

[詳細情報が必要]

📊 評価

テストデータ、要因、メトリクス

テストデータ

[詳細情報が必要]

要因

[詳細情報が必要]

メトリクス

[詳細情報が必要]

結果

[詳細情報が必要]

概要

🔬 モデルの検査 [任意]

[詳細情報が必要]

🌍 環境への影響

炭素排出量は、Lacoste et al. (2019)で提示されたMachine Learning Impact calculatorを使用して推定できます。

• ハードウェアタイプ: [詳細情報が必要]
• 使用時間: [詳細情報が必要]
• クラウドプロバイダー: [詳細情報が必要]
• コンピュートリージョン: [詳細情報が必要]
• 排出された炭素量: [詳細情報が必要]

🛠️ 技術仕様 [任意]

モデルアーキテクチャと目的

[詳細情報が必要]

コンピュートインフラストラクチャ

ハードウェア

[詳細情報が必要]

ソフトウェア

[詳細情報が必要]

📖 引用 [任意]

BibTeX:

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APA:

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📚 用語集 [任意]

[詳細情報が必要]

ℹ️ 詳細情報 [任意]

[詳細情報が必要]

📝 モデルカード作成者 [任意]

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📞 モデルカードの問い合わせ先

[詳細情報が必要]