Ecc Segformerv1

🚀 ecc_segformerv1

ecc_segformerv1 是一個在圖像分割領域表現出色的模型。它基於 nvidia/mit-b5 進行微調，在 rishitunu/ecc_crackdetector 數據集上進行訓練，能有效完成圖像分割任務，為相關領域提供了高精度的解決方案。

🚀 快速開始

本模型是 nvidia/mit-b5 在 rishitunu/ecc_crackdetector 數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下結果：

• 損失率（Loss）：0.0351
• 平均交併比（Mean Iou）：0.9171
• 平均準確率（Mean Accuracy）：0.8041
• 總體準確率（Overall Accuracy）：0.8041
• 背景準確率（Accuracy Background）：nan
• 裂縫準確率（Accuracy Crack）：0.8041
• 背景交併比（Iou Background）：0.0
• 裂縫交併比（Iou Crack）：0.9171

📚 詳細文檔

模型描述

更多信息待補充。

預期用途與限制

更多信息待補充。

訓練和評估數據

更多信息待補充。

🔧 技術細節

訓練過程

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）：2
• 評估批次大小（eval_batch_size）：2
• 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

框架版本

• Transformers：4.32.0.dev0
• Pytorch：2.0.1+cpu
• Datasets：2.14.4
• Tokenizers：0.13.3

📄 許可證

本模型使用其他許可證。