Segformer B0 Finetuned Human Parsing

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該模型是基於圖像分割領域的微調模型，在人體解析任務中有著特定表現，通過在評估集上的各項指標可以衡量其性能。

🚀 快速開始

此模型是 nvidia/mit-b0 在 None 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：1.9476
• 平均交併比（Mean Iou）：0.0726
• 平均準確率（Mean Accuracy）：0.1221
• 整體準確率（Overall Accuracy）：0.3575
• 背景準確率（Accuracy Background）：nan
• 帽子準確率（Accuracy Hat）：0.0048
• 頭髮準確率（Accuracy Hair）：0.4813
• 太陽鏡準確率（Accuracy Sunglasses）：0.0
• 上衣準確率（Accuracy Upper - clothes）：0.9405
• 裙子準確率（Accuracy Skirt）：0.0000
• 褲子準確率（Accuracy Pants）：0.0631
• 連衣裙準確率（Accuracy Dress）：0.1031
• 腰帶準確率（Accuracy Belt）：0.0
• 左腳鞋準確率（Accuracy Left - shoe）：0.0011
• 右腳鞋準確率（Accuracy Right - shoe）：0.0010
• 面部準確率（Accuracy Face）：0.4406
• 左腿準確率（Accuracy Left - leg）：0.0291
• 右腿準確率（Accuracy Right - leg）：0.0
• 左臂準確率（Accuracy Left - arm）：0.0
• 右臂準確率（Accuracy Right - arm）：0.0001
• 包包準確率（Accuracy Bag）：0.0114
• 圍巾準確率（Accuracy Scarf）：0.0
• 背景交併比（Iou Background）：0.0
• 帽子交併比（Iou Hat）：0.0043
• 頭髮交併比（Iou Hair）：0.4221
• 太陽鏡交併比（Iou Sunglasses）：0.0
• 上衣交併比（Iou Upper - clothes）：0.3239
• 裙子交併比（Iou Skirt）：0.0000
• 褲子交併比（Iou Pants）：0.0559
• 連衣裙交併比（Iou Dress）：0.0728
• 腰帶交併比（Iou Belt）：0.0
• 左腳鞋交併比（Iou Left - shoe）：0.0011
• 右腳鞋交併比（Iou Right - shoe）：0.0009
• 面部交併比（Iou Face）：0.3872
• 左腿交併比（Iou Left - leg）：0.0271
• 右腿交併比（Iou Right - leg）：0.0
• 左臂交併比（Iou Left - arm）：0.0
• 右臂交併比（Iou Right - arm）：0.0001
• 包包交併比（Iou Bag）：0.0106
• 圍巾交併比（Iou Scarf）：0.0

🔧 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）：2
• 評估批次大小（eval_batch_size）：2
• 隨機種子（seed）：42
• 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）：線性
• 訓練輪數（num_epochs）：2

訓練結果

| 訓練損失 | 輪數 | 步數 | 驗證損失 | 平均交併比 | 平均準確率 | 整體準確率 | 背景準確率 | 帽子準確率 | 頭髮準確率 | 太陽鏡準確率 | 上衣準確率 | 裙子準確率 | 褲子準確率 | 連衣裙準確率 | 腰帶準確率 | 左腳鞋準確率 | 右腳鞋準確率 | 面部準確率 | 左腿準確率 | 右腿準確率 | 左臂準確率 | 右臂準確率 | 包包準確率 | 圍巾準確率 | 背景交併比 | 帽子交併比 | 頭髮交併比 | 太陽鏡交併比 | 上衣交併比 | 裙子交併比 | 褲子交併比 | 連衣裙交併比 | 腰帶交併比 | 左腳鞋交併比 | 右腳鞋交併比 | 面部交併比 | 左腿交併比 | 右腿交併比 | 左臂交併比 | 右臂交併比 | 包包交併比 | 圍巾交併比 | | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | | 2.5768 | 0.4 | 20 | 2.7812 | 0.0726 | 0.1332 | 0.2876 | nan | 0.0178 | 0.3204 | 0.0004 | 0.5548 | 0.0004 | 0.2555 | 0.2373 | 0.0 | 0.0103 | 0.0003 | 0.5637 | 0.0287 | 0.0302 | 0.0001 | 0.0008 | 0.2435 | 0.0 | 0.0 | 0.0166 | 0.2759 | 0.0001 | 0.2781 | 0.0004 | 0.1710 | 0.1295 | 0.0 | 0.0098 | 0.0003 | 0.3251 | 0.0260 | 0.0248 | 0.0001 | 0.0007 | 0.0491 | 0.0 | | 2.2093 | 0.8 | 40 | 2.5166 | 0.0563 | 0.1052 | 0.3288 | nan | 0.0 | 0.1994 | 0.0 | 0.9447 | 0.0015 | 0.0435 | 0.1164 | 0.0 | 0.0008 | 0.0000 | 0.4655 | 0.0007 | 0.0003 | 0.0 | 0.0 | 0.0153 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1946 | 0.0 | 0.3037 | 0.0015 | 0.0417 | 0.0842 | 0.0 | 0.0008 | 0.0000 | 0.3726 | 0.0007 | 0.0003 | 0.0 | 0.0 | 0.0124 | 0.0 | | 1.8804 | 1.2 | 60 | 2.0209 | 0.0632 | 0.1110 | 0.3374 | nan | 0.0087 | 0.3724 | 0.0 | 0.9475 | 0.0014 | 0.0162 | 0.0528 | 0.0 | 0.0001 | 0.0008 | 0.4257 | 0.0561 | 0.0001 | 0.0 | 0.0 | 0.0055 | 0.0 | 0.0 | 0.0077 | 0.3472 | 0.0 | 0.3086 | 0.0014 | 0.0156 | 0.0403 | 0.0 | 0.0001 | 0.0008 | 0.3597 | 0.0515 | 0.0001 | 0.0 | 0.0 | 0.0052 | 0.0 | | 1.8776 | 1.6 | 80 | 2.0016 | 0.0665 | 0.1154 | 0.3454 | nan | 0.0056 | 0.4172 | 0.0 | 0.9412 | 0.0000 | 0.0490 | 0.0697 | 0.0 | 0.0002 | 0.0006 | 0.4349 | 0.0329 | 0.0000 | 0.0 | 0.0000 | 0.0100 | 0.0 | 0.0 | 0.0048 | 0.3791 | 0.0 | 0.3138 | 0.0000 | 0.0438 | 0.0542 | 0.0 | 0.0002 | 0.0006 | 0.3608 | 0.0304 | 0.0000 | 0.0 | 0.0000 | 0.0093 | 0.0 | | 1.8471 | 2.0 | 100 | 1.9476 | 0.0726 | 0.1221 | 0.3575 | nan | 0.0048 | 0.4813 | 0.0 | 0.9405 | 0.0000 | 0.0631 | 0.1031 | 0.0 | 0.0011 | 0.0010 | 0.4406 | 0.0291 | 0.0 | 0.0 | 0.0001 | 0.0114 | 0.0 | 0.0 | 0.0043 | 0.4221 | 0.0 | 0.3239 | 0.0000 | 0.0559 | 0.0728 | 0.0 | 0.0011 | 0.0009 | 0.3872 | 0.0271 | 0.0 | 0.0 | 0.0001 | 0.0106 | 0.0 |

框架版本

• Transformers 4.28.1
• Pytorch 2.0.0 + cu118
• Datasets 2.12.0
• Tokenizers 0.13.3

📄 許可證

其他許可證（other）