segformer-b3-finetuned-UAVid開源圖像分割模型 - 用於無人機圖像場景解析

首頁

Segformer B3 Finetuned UAVid

由chribark開發

該模型是基於nvidia/segformer-b3-finetuned-ade-512-512在無人機圖像數據集上微調的圖像分割模型，適用於場景解析任務。

圖像分割

Transformers

開源協議:其他 #無人機圖像分割 #高精度語義分割 #ADE20K微調

下載量 276

發布時間 : 5/3/2024

模型概述

SegFormer-B3是一個高效的圖像分割模型，經過微調後專門用於處理無人機拍攝的圖像場景分割任務。它能夠識別和分割圖像中的多種物體和場景元素。

模型特點

高效場景解析

能夠準確識別和分割無人機圖像中的多種場景元素

高精度分割

在建築、道路、樹木等關鍵元素上表現出較高的分割準確率

輕量級架構

基於SegFormer-B3架構，在保持性能的同時具有較高的效率

模型能力

圖像分割

場景理解

物體識別

無人機圖像處理

使用案例

城市規劃

城市景觀分析

分析無人機拍攝的城市圖像，識別建築物、道路等基礎設施

建築準確率95.35%，道路準確率89.48%

環境監測

植被覆蓋分析

評估特定區域的樹木覆蓋情況

樹木準確率94.15%

交通監控

車輛檢測

識別和統計道路上的車輛

汽車準確率70.86%

🚀 分割變形器（SegFormer-B3 微調版用於 UAVid 數據集）

這是一個基於 SegFormer-B3 架構微調的模型，用於無人機影像語義分割任務，能精準識別多種場景元素。

🚀 快速開始

該模型是 nvidia/segformer-b3-finetuned-ade-512-512 在未知數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下結果：

損失值：0.2115
平均交併比（Mean Iou）：0.6365
平均準確率：0.7005
總體準確率：0.9263

以下是不同類別在評估集上的準確率和交併比（IoU）詳細結果：

類別	準確率	IoU
Wall	nan	nan
Building	0.9535	0.9105
Sky	nan	nan
Floor	nan	nan
Tree	0.9415	0.8818
Ceiling	nan	nan
Road	0.8948	0.8152
Bed	nan	nan
Windowpane	nan	nan
Grass	nan	nan
Cabinet	nan	nan
Sidewalk	nan	nan
Person	0.0038	0.0038
Earth	nan	nan
Door	nan	nan
Table	nan	nan
Mountain	nan	nan
Plant	nan	nan
Curtain	nan	nan
Chair	nan	nan
Car	0.7086	0.5711
Water	nan	nan
Painting	nan	nan
Sofa	nan	nan
Shelf	nan	nan
House	nan	nan
Sea	nan	nan
Mirror	nan	nan
Rug	nan	nan
Field	nan	nan
Armchair	nan	nan
Seat	nan	nan
Fence	nan	nan
Desk	nan	nan
Rock	nan	nan
Wardrobe	nan	nan
Lamp	nan	nan
Bathtub	nan	nan
Railing	nan	nan
Cushion	nan	nan
Base	nan	nan
Box	nan	nan
Column	nan	nan
Signboard	nan	nan
Chest of drawers	nan	nan
Counter	nan	nan
Sand	nan	nan
Sink	nan	nan
Skyscraper	nan	nan
Fireplace	nan	nan
Refrigerator	nan	nan
Grandstand	nan	nan
Path	nan	nan
Stairs	nan	nan
Runway	nan	nan
Case	nan	nan
Pool table	nan	nan
Pillow	nan	nan
Screen door	nan	nan
Stairway	nan	nan
River	nan	nan
Bridge	nan	nan
Bookcase	nan	nan
Blind	nan	nan
Coffee table	nan	nan
Toilet	nan	nan
Flower	nan	nan
Book	nan	nan
Hill	nan	nan
Bench	nan	nan
Countertop	nan	nan
Stove	nan	nan
Palm	nan	nan
Kitchen island	nan	nan
Computer	nan	nan
Swivel chair	nan	nan
Boat	nan	nan
Bar	nan	nan
Arcade machine	nan	nan
Hovel	nan	nan
Bus	nan	nan
Towel	nan	nan
Light	nan	nan
Truck	nan	nan
Tower	nan	nan
Chandelier	nan	nan
Awning	nan	nan
Streetlight	nan	nan
Booth	nan	nan
Television receiver	nan	nan
Airplane	nan	nan
Dirt track	nan	nan
Apparel	nan	nan
Pole	nan	nan
Land	nan	nan
Bannister	nan	nan
Escalator	nan	nan
Ottoman	nan	nan
Bottle	nan	nan
Buffet	nan	nan
Poster	nan	nan
Stage	nan	nan
Van	nan	nan
Ship	nan	nan
Fountain	nan	nan
Conveyer belt	nan	nan
Canopy	nan	nan
Washer	nan	nan
Plaything	nan	nan
Swimming pool	nan	nan
Stool	nan	nan
Barrel	nan	nan
Basket	nan	nan
Waterfall	nan	nan
Tent	nan	nan
Bag	nan	nan
Minibike	nan	nan
Cradle	nan	nan
Oven	nan	nan
Ball	nan	nan
Food	nan	nan
Step	nan	nan
Tank	nan	nan
Trade name	nan	nan
Microwave	nan	nan
Pot	nan	nan
Animal	nan	nan
Bicycle	nan	nan
Lake	nan	nan
Dishwasher	nan	nan
Screen	nan	nan
Blanket	nan	nan
Sculpture	nan	nan
Hood	nan	nan
Sconce	nan	nan
Vase	nan	nan
Traffic light	nan	nan
Tray	nan	nan
Ashcan	nan	nan
Fan	nan	nan
Pier	nan	nan
Crt screen	nan	nan
Plate	nan	nan
Monitor	nan	nan
Bulletin board	nan	nan
Shower	nan	nan
Radiator	nan	nan
Glass	nan	nan
Clock	nan	nan
Flag	nan	nan

✨ 主要特性

高精度識別：在評估集上展現了較高的準確率和交併比，能有效識別多種場景元素。
微調優化：基於成熟的 SegFormer-B3 模型進行微調，適配特定數據集。

📦 安裝指南

本模型使用的框架版本如下：

屬性	詳情
模型類型	分割變形器（SegFormer-B3 微調版）
訓練數據	未知
框架版本	Transformers 4.40.1、Pytorch 2.2.1+cu121、Datasets 2.19.0、Tokenizers 0.19.1