segformer - b5 - finetuned - IDD - L2_v2オープンソース画像セグメンテーションモデル

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Segformer B5 Finetuned IDD L2 V2

Developed by izzako

このモデルはNVIDIAのMIT - B5アーキテクチャに基づき、IDD 20Kセマンティックセグメンテーションデータセットでファインチューニングされた画像セグメンテーションモデルで、道路シーン理解タスクに適しています。

画像セグメンテーション

Safetensors

Open Source License:Other #交通シーン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 #IDDデータセットの最適化

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Release Time : 3/25/2025

Model Overview

SegFormer - B5は効率的なセマンティックセグメンテーションモデルで、IDD 20Kデータセットでファインチューニングされることで、道路、歩行者、車両、建物など、道路シーン内のさまざまな物体や領域を正確に識別できます。

Model Features

高精度道路シーンセグメンテーション

IDD 20Kデータセットでファインチューニングされ、道路、歩道、車両などのさまざまなシーン要素を正確に識別できます。

多クラス識別能力

道路、建物などの静的要素や、歩行者、車両などの動的要素を含む20種類以上の異なる道路シーンクラスの識別をサポートします。

最適化された学習パラメータ

Adamオプティマイザと線形学習率スケジューラを使用して学習され、学習率は0.0006、学習エポック数は50です。

Model Capabilities

画像セグメンテーション

道路シーン理解

多クラス物体認識

Use Cases

自動運転

道路シーン解析

自動運転システムにおける道路環境のリアルタイム理解とセグメンテーションに使用されます。

IDD 20K評価セットで0.7180の平均交差率(mIoU)を達成しました。

高度道路交通システム

交通要素監視

道路上の車両、歩行者などの交通参加者を識別して統計を取ります。

自転車乗りの識別精度は0.8434、歩行者の識別精度は0.8057です。

🚀 segformer-b5-finetuned-IDD-L2_v2

このモデルは、IDD 20K Semantic Segmentation Datasetデータセット上でnvidia/mit-b5をファインチューニングしたバージョンです。画像セグメンテーションタスクにおいて高い性能を発揮します。

🚀 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。評価セットにおいて、以下のような結果を達成しています。

損失: 0.5563
平均IoU: 0.7180
平均精度: 0.8224
全体精度: 0.9083
道路精度: 0.9716
駐車場精度: 0.7949
歩道精度: 0.8240
鉄道軌道精度: 0.6408
人物精度: 0.8057
騎手精度: 0.8434
自動二輪車精度: 0.8762
オートリックシャ精度: 0.9451
トラック精度: 0.9122
縁石精度: 0.8112
フェンス精度: 0.5699
看板精度: 0.7605
ポール精度: 0.6010
建物精度: 0.8678
植生精度: 0.9495
空精度: 0.9841
道路IoU: 0.9391
駐車場IoU: 0.6620
歩道IoU: 0.6707
鉄道軌道IoU: 0.5025
人物IoU: 0.6726
騎手IoU: 0.7228
自動二輪車IoU: 0.7637
オートリックシャIoU: 0.8882
トラックIoU: 0.8506
縁石IoU: 0.6721
フェンスIoU: 0.4571
看板IoU: 0.6238
ポールIoU: 0.4831
建物IoU: 0.7293
植生IoU: 0.8792
空IoU: 0.9707

✨ 主な機能

IDD 20K Semantic Segmentation Datasetデータセット上でファインチューニングされた画像セグメンテーションモデルです。
様々なクラスに対して高精度なセグメンテーション結果を提供します。

🔧 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: 0.0006
訓練バッチサイズ: 64
評価バッチサイズ: 64
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: 50

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	道路精度	駐車場精度	歩道精度	鉄道軌道精度	人物精度	騎手精度	自動二輪車精度	オートリックシャ精度	トラック精度	縁石精度	フェンス精度	看板精度	ポール精度	建物精度	植生精度	空精度	道路IoU	駐車場IoU	歩道IoU	鉄道軌道IoU	人物IoU	騎手IoU	自動二輪車IoU	オートリックシャIoU	トラックIoU	縁石IoU	フェンスIoU	看板IoU	ポールIoU	建物IoU	植生IoU	空IoU
0.3096	1.0	202	0.3310	0.6476	0.7663	0.8841	0.9538	0.7998	0.7838	0.5755	0.6912	0.7355	0.8445	0.9518	0.8603	0.7173	0.3997	0.6938	0.4456	0.8868	0.9531	0.9690	0.9256	0.6317	0.5876	0.4378	0.5705	0.5911	0.6722	0.8070	0.7758	0.6255	0.3351	0.5507	0.3663	0.6693	0.8551	0.9600
0.2786	2.0	404	0.3369	0.6560	0.7917	0.8774	0.8968	0.8571	0.8009	0.5009	0.7221	0.8105	0.8267	0.9102	0.9216	0.8204	0.6046	0.6927	0.5244	0.8650	0.9354	0.9773	0.8834	0.5556	0.5941	0.4215	0.6054	0.6340	0.6926	0.8403	0.7757	0.6229	0.3671	0.5681	0.4130	0.6967	0.8610	0.9641
0.2541	3.0	606	0.3013	0.6796	0.7930	0.8958	0.9724	0.7579	0.8132	0.5424	0.7483	0.8020	0.8235	0.9296	0.9107	0.8067	0.5309	0.7415	0.5359	0.8420	0.9502	0.9806	0.9336	0.6384	0.6194	0.4623	0.6185	0.6505	0.7102	0.8534	0.8099	0.6446	0.3983	0.5839	0.4236	0.6975	0.8641	0.9660
0.2304	4.0	808	0.3055	0.6860	0.8016	0.8947	0.9493	0.8219	0.7667	0.5809	0.7948	0.7780	0.8393	0.9303	0.9033	0.7869	0.5968	0.7070	0.5882	0.8711	0.9259	0.9851	0.9250	0.6310	0.6435	0.4815	0.6264	0.6589	0.7188	0.8609	0.8095	0.6519	0.4044	0.5840	0.4376	0.7066	0.8697	0.9671
0.214	5.0	1010	0.3138	0.6845	0.7921	0.8967	0.9526	0.8481	0.8431	0.4857	0.7539	0.7570	0.8772	0.9463	0.8889	0.7298	0.4582	0.7475	0.5890	0.8661	0.9449	0.9850	0.9289	0.6438	0.6386	0.4351	0.6379	0.6594	0.7182	0.8578	0.8239	0.6402	0.3870	0.5965	0.4537	0.6955	0.8695	0.9666
0.2029	6.0	1212	0.3123	0.6914	0.8010	0.8988	0.9697	0.7612	0.8111	0.6453	0.7988	0.8621	0.8112	0.9377	0.9028	0.7567	0.5211	0.7047	0.5390	0.8494	0.9638	0.9822	0.9339	0.6378	0.6746	0.4754	0.6271	0.6660	0.7143	0.8682	0.8305	0.6344	0.4264	0.5947	0.4335	0.7168	0.8614	0.9679
0.1837	7.0	1414	0.3201	0.6963	0.8009	0.9008	0.9614	0.8304	0.7910	0.5696	0.7538	0.8212	0.8642	0.9357	0.9092	0.7900	0.5475	0.6914	0.5137	0.9004	0.9509	0.9841	0.9337	0.6534	0.6600	0.4621	0.6489	0.6881	0.7289	0.8715	0.8325	0.6717	0.4265	0.5842	0.4306	0.7074	0.8725	0.9683
0.1904	8.0	1616	0.3075	0.6946	0.8092	0.8997	0.9693	0.7558	0.7707	0.6996	0.7802	0.8379	0.8572	0.9428	0.8965	0.7714	0.5436	0.7467	0.6316	0.8216	0.9398	0.9827	0.9350	0.6371	0.6389	0.4958	0.6434	0.6665	0.7272	0.8646	0.8259	0.6533	0.4153	0.5983	0.4638	0.7058	0.8745	0.9687
0.166	9.0	1818	0.3127	0.7018	0.8110	0.9030	0.9725	0.7634	0.8258	0.6332	0.7766	0.8286	0.8336	0.9274	0.9101	0.8199	0.5639	0.7524	0.5788	0.8569	0.9506	0.9828	0.9342	0.6427	0.6429	0.4986	0.6563	0.6966	0.7359	0.8724	0.8262	0.6580	0.4284	0.6059	0.4654	0.7232	0.8738	0.9687
0.157	10.0	2020	0.3267	0.7024	0.8168	0.9020	0.9604	0.8061	0.7791	0.6743	0.8065	0.8319	0.8585	0.9401	0.9024	0.7924	0.5971	0.7363	0.5982	0.8637	0.9412	0.9811	0.9341	0.6525	0.6635	0.5021	0.6506	0.6902	0.7353	0.8638	0.8235	0.6649	0.4250	0.6045	0.4686	0.7166	0.8754	0.9686
0.1543	11.0	2222	0.3260	0.7009	0.8131	0.9029	0.9753	0.7483	0.8429	0.6313	0.7917	0.8380	0.8368	0.9411	0.8959	0.7904	0.5871	0.7533	0.5913	0.8523	0.9509	0.9824	0.9341	0.6377	0.6377	0.4966	0.6583	0.6951	0.7325	0.8603	0.8235	0.6620	0.4303	0.6088	0.4709	0.7213	0.8763	0.9689
0.1474	12.0	2424	0.3394	0.7054	0.8179	0.9028	0.9585	0.8439	0.8303	0.6732	0.7800	0.8231	0.8755	0.9453	0.8985	0.7896	0.5814	0.7545	0.5047	0.8994	0.9452	0.9842	0.9351	0.6593	0.6707	0.5076	0.6632	0.6995	0.7427	0.8737	0.8403	0.6595	0.4371	0.6068	0.4317	0.7151	0.8752	0.9693
0.1365	13.0	2626	0.3347	0.7121	0.8220	0.9063	0.9706	0.7858	0.8210	0.6734	0.8003	0.8490	0.8637	0.9461	0.9108	0.7885	0.6000	0.7537	0.5916	0.8648	0.9510	0.9815	0.9387	0.6604	0.6668	0.5029	0.6702	0.7067	0.7480	0.8793	0.8403	0.6713	0.4449	0.6162	0.4739	0.7280	0.8774	0.9689
0.1301	14.0	2828	0.3412	0.7148	0.8159	0.9073	0.9734	0.7725	0.8092	0.6343	0.7902	0.8236	0.8692	0.9424	0.9058	0.8016	0.5709	0.7403	0.6210	0.8633	0.9524	0.9838	0.9384	0.6549	0.6718	0.5043	0.6695	0.7121	0.7544	0.8832	0.8444	0.6744	0.4519	0.6165	0.4869	0.7252	0.8787	0.9696
0.1216	15.0	3030	0.3623	0.7137	0.8187	0.9071	0.9686	0.8045	0.8266	0.6700	0.8050	0.8177	0.8601	0.9466	0.9172	0.8057	0.5325	0.7487	0.5887	0.8770	0.9476	0.9830	0.9390	0.6654	0.6707	0.5055	0.6697	0.7121	0.7563	0.8813	0.8468	0.6702	0.4311	0.6210	0.4756	0.7260	0.8795	0.9699
0.1198	16.0	3232	0.3660	0.7154	0.8230	0.9073	0.9703	0.8029	0.8357	0.6354	0.8038	0.8289	0.8623	0.9484	0.9166	0.8085	0.6043	0.7602	0.5904	0.8719	0.9444	0.9839	0.9385	0.6613	0.6717	0.4995	0.6695	0.7130	0.7542	0.8825	0.8511	0.6757	0.4554	0.6205	0.4779	0.7279	0.8782	0.9699
0.1264	17.0	3434	0.3688	0.7093	0.8161	0.9037	0.9631	0.7818	0.7960	0.7013	0.8166	0.8203	0.8650	0.9403	0.9087	0.7833	0.5580	0.7223	0.5917	0.8796	0.9515	0.9789	0.9339	0.6401	0.6720	0.4989	0.6648	0.7075	0.7501	0.8823	0.8481	0.6613	0.4408	0.6131	0.4704	0.7195	0.8767	0.9687
0.137	18.0	3636	0.3583	0.7079	0.8131	0.9048	0.9699	0.7900	0.8168	0.6048	0.8107	0.8355	0.8609	0.9340	0.9144	0.7944	0.4969	0.7738	0.6219	0.8578	0.9431	0.9840	0.9366	0.6536	0.6658	0.5010	0.6672	0.7036	0.7478	0.8792	0.8352	0.6600	0.4237	0.6080	0.4789	0.7174	0.8782	0.9695
0.1243	19.0	3838	0.3671	0.7050	0.8140	0.9045	0.9728	0.7609	0.8216	0.6357	0.7975	0.8456	0.8801	0.9328	0.8930	0.7846	0.5696	0.7238	0.5972	0.8748	0.9539	0.9808	0.9370	0.6470	0.6367	0.4900	0.6577	0.7019	0.7449	0.8665	0.8285	0.6600	0.4545	0.6079	0.4741	0.7283	0.8765	0.9693
0.1139	20.0	4040	0.3773	0.7114	0.8169	0.9063	0.9745	0.7752	0.8003	0.6377	0.7977	0.8502	0.8648	0.9407	0.9017	0.8282	0.5676	0.7387	0.6023	0.8613	0.9465	0.9837	0.9388	0.6584	0.6593	0.5051	0.6649	0.7108	0.7508	0.8775	0.8388	0.6628	0.4501	0.6150	0.4735	0.7273	0.8790	0.9698
0.107	21.0	4242	0.3894	0.7156	0.8208	0.9075	0.9698	0.8161	0.8183	0.6471	0.7960	0.8217	0.8852	0.9457	0.9072	0.8157	0.5433	0.7691	0.6085	0.8623	0.9432	0.9830	0.9399	0.6685	0.6703	0.5096	0.6752	0.7144	0.7542	0.8816	0.8473	0.6670	0.4446	0.6210	0.4815	0.7263	0.8791	0.9701
0.1031	22.0	4444	0.4017	0.7151	0.8233	0.9073	0.9691	0.8062	0.8372	0.6409	0.8117	0.8351	0.8776	0.9459	0.9121	0.8086	0.5799	0.7538	0.6018	0.8625	0.9452	0.9853	0.9387	0.6634	0.6669	0.5031	0.6714	0.7145	0.7572	0.8839	0.8469	0.6665	0.4540	0.6171	0.4809	0.7264	0.8800	0.9702
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