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Segformer B0 Finetuned Deprem Satellite
模型概述
該模型是針對衛星圖像語義分割任務優化的深度學習模型，特別適用於地震災害評估場景。能夠準確識別和分割衛星圖像中的不同地物類別。
模型特點
高精度分割
在評估集上達到98.49%的平均交併比(mIoU)和99.33%的總體準確率
高效推理
評估時達到每秒10.988個樣本的處理速度，適合即時應用
領域適配
在deprem_satellite_semantic_whu_dataset數據集上專門微調，優化地震場景分析
模型能力
衛星圖像分析
語義分割
災害評估
地物識別
使用案例
災害響應
地震損害評估
通過衛星圖像分析地震後建築物和基礎設施的損害情況
可準確分割受損區域，為救援決策提供支持
地理信息系統
土地利用分類
對衛星圖像中的不同土地類型進行自動分類和標註
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98