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Segformer B2 Finetuned Ade 512 512 Corm

由mujerry開發
基於SegFormer架構的圖像分割模型,在ADE20K數據集上預訓練後進一步微調,擅長處理512x512分辨率的圖像分割任務
下載量 20
發布時間 : 3/7/2025

模型概述

該模型是SegFormer-B2架構的變體,專門用於語義圖像分割任務,在未知數據集上微調後表現出色,特別在球莖和損傷區域的分割上具有高準確率

模型特點

高精度分割
在評估集上達到0.9264的平均交併比和0.9599的平均準確率
多類別識別
能夠準確區分背景、球莖和損傷三類目標
優化訓練
使用線性學習率調度和預熱策略進行40輪精細調優

模型能力

圖像語義分割
多類別像素級分類
高分辨率圖像處理(512x512)

使用案例

農業圖像分析
作物病害檢測
識別和分割作物圖像中的病害區域
損傷區域分割準確率達94.56%
植物學研究
植物器官分析
精確分割植物球莖等器官結構
球莖分割準確率達93.62%
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