Segformer B3 Clothes

🚀 Segformer B3 衣類セグメンテーション用にファインチューニングされたモデル

このSegFormerモデルは、ATRデータセットを使用して衣類セグメンテーション用にファインチューニングされていますが、人体セグメンテーションにも使用できます。Hugging Face上のデータセットは「mattmdjaga/human_parsing_dataset」と呼ばれています。

新着 - 学習コード。現在はコメント付きの純粋なコードのみですが、すぐにColabノートブック版とブログ記事を追加して、使いやすくします。

🚀 クイックスタート

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import SegformerImageProcessor, AutoModelForSemanticSegmentation
from PIL import Image
import requests
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn as nn

processor = SegformerImageProcessor.from_pretrained("sayeed99/segformer_b3_clothes")
model = AutoModelForSemanticSegmentation.from_pretrained("sayeed99/segformer_b3_clothes")

url = "https://plus.unsplash.com/premium_photo-1673210886161-bfcc40f54d1f?ixlib=rb-4.0.3&ixid=MnwxMjA3fDB8MHxzZWFyY2h8MXx8cGVyc29uJTIwc3RhbmRpbmd8ZW58MHx8MHx8&w=1000&q=80"

image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")

outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits.cpu()

upsampled_logits = nn.functional.interpolate(
    logits,
    size=image.size[::-1],
    mode="bilinear",
    align_corners=False,
)

pred_seg = upsampled_logits.argmax(dim=1)[0]
plt.imshow(pred_seg)

ラベル: 0: "背景", 1: "帽子", 2: "髪", 3: "サングラス", 4: "上着", 5: "スカート", 6: "ズボン", 7: "ドレス", 8: "ベルト", 9: "左靴", 10: "右靴", 11: "顔", 12: "左足", 13: "右足", 14: "左腕", 15: "右腕", 16: "バッグ", 17: "スカーフ"

評価

全体的な評価指標:

• 評価損失: 0.15
• 平均精度: 0.80
• 平均IoU: 0.69

📄 ライセンス

このモデルのライセンスについては、こちらを参照してください。

📚 ドキュメント

BibTeXエントリと引用情報

@article{DBLP:journals/corr/abs-2105-15203,
  author    = {Enze Xie and
               Wenhai Wang and
               Zhiding Yu and
               Anima Anandkumar and
               Jose M. Alvarez and
               Ping Luo},
  title     = {SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with
               Transformers},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2105.15203},
  year      = {2021},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2105.15203},
  eprinttype = {arXiv},
  eprint    = {2105.15203},
  timestamp = {Wed, 02 Jun 2021 11:46:42 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2105-15203.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}