Water Meter Segmentation Unet Efficientnet B0 ReduceLROnPlateau 021224

🚀 Unet模型卡片

Unet模型主要用於圖像分割任務，藉助預訓練模型和靈活的初始化參數設置，能高效地在特定數據集上進行訓練和評估。

🚀 快速開始

加載預訓練模型

import segmentation_models_pytorch as smp

model = smp.from_pretrained("<save-directory-or-this-repo>")

✨ 主要特性

模型初始化參數

model_init_params = {
    "encoder_name": "efficientnet-b0",
    "encoder_depth": 5,
    "encoder_weights": "imagenet",
    "decoder_use_batchnorm": True,
    "decoder_channels": (256, 128, 64, 32, 16),
    "decoder_attention_type": None,
    "in_channels": 3,
    "classes": 1,
    "activation": None,
    "aux_params": None
}

模型指標

[
    {
        "test_per_image_iou": 0.7884901762008667,
        "test_dataset_iou": 0.8238118886947632
    }
]

數據集

數據集名稱：water-meter

📚 詳細文檔

更多信息

• 庫：https://github.com/qubvel/segmentation_models.pytorch
• 文檔：https://smp.readthedocs.io/en/latest/

此模型已使用 PytorchModelHubMixin 推送到模型中心。

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。