Segformer Finetuned 4ss1st3r S3gs3m 24Jan All 10k Steps

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本模型是在 nvidia/mit-b0 基礎上，針對 blzncz/4ss1st3r_s3gs3m_24Jan_all 數據集進行微調得到的圖像分割模型。它在評估集上取得了如下結果，能夠有效應用於圖像分割相關任務，為視覺領域的圖像分析提供有力支持。

🚀 快速開始

本模型是 nvidia/mit-b0 在 blzncz/4ss1st3r_s3gs3m_24Jan_all 數據集上的微調版本。它在評估集上的表現如下：

• 損失值（Loss）：0.3095
• 平均交併比（Mean Iou）：0.5513
• 平均準確率（Mean Accuracy）：0.7874
• 總體準確率（Overall Accuracy）：0.9260
• 背景準確率（Accuracy Bg）：nan
• 內聚缺陷準確率（Accuracy Fallo cohesivo）：0.9668
• 網格缺陷準確率（Accuracy Fallo malla）：0.6808
• 粘合缺陷準確率（Accuracy Fallo adhesivo）：0.9727
• 氣泡缺陷準確率（Accuracy Fallo burbuja）：0.5291
• 背景交併比（Iou Bg）：0.0
• 內聚缺陷交併比（Iou Fallo cohesivo）：0.9167
• 網格缺陷交併比（Iou Fallo malla）：0.6189
• 粘合缺陷交併比（Iou Fallo adhesivo）：0.7307
• 氣泡缺陷交併比（Iou Fallo burbuja）：0.4903

🔧 技術細節

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率（learning_rate）：6e - 05
• 訓練批次大小（train_batch_size）：8
• 評估批次大小（eval_batch_size）：8
• 隨機種子（seed）：1337
• 優化器（optimizer）：Adam，其中 betas = (0.9, 0.999)，epsilon = 1e - 08
• 學習率調度器類型（lr_scheduler_type）：多項式
• 訓練步數（training_steps）：10000

訓練結果

框架版本

• Transformers：4.31.0.dev0
• Pytorch：2.0.1 + cpu
• Datasets：2.13.1
• Tokenizers：0.13.3

📄 許可證

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