Segformer B1 Finetuned Ade 512 512

🚀 分割變換器（SegFormer）（b1 大小）模型在 ADE20k 上的微調版本

該模型是基於 Transformer 的語義分割模型，在 ADE20k 數據集上進行了微調，可用於圖像語義分割任務。

🚀 快速開始

分割變換器（SegFormer）模型在分辨率為 512x512 的 ADE20k 數據集上進行了微調。它由 Xie 等人在論文 SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers 中提出，並首次在 此倉庫 中發佈。

聲明：發佈 SegFormer 的團隊並未為此模型撰寫模型卡片，此模型卡片由 Hugging Face 團隊撰寫。

✨ 主要特性

SegFormer 由一個分層 Transformer 編碼器和一個輕量級全 MLP 解碼頭組成，在 ADE20K 和 Cityscapes 等語義分割基準測試中取得了出色的效果。分層 Transformer 首先在 ImageNet-1k 上進行預訓練，然後添加一個解碼頭，並在下游數據集上進行整體微調。

📚 詳細文檔

預期用途和限制

你可以使用原始模型進行語義分割。請查看 模型中心，以查找針對你感興趣的任務進行微調的版本。

使用方法

以下是如何使用此模型將 COCO 2017 數據集的圖像分類為 1000 個 ImageNet 類別之一的示例：

from transformers import SegformerFeatureExtractor, SegformerForSemanticSegmentation
from PIL import Image
import requests

feature_extractor = SegformerFeatureExtractor.from_pretrained("nvidia/segformer-b1-finetuned-ade-512-512")
model = SegformerForSemanticSegmentation.from_pretrained("nvidia/segformer-b1-finetuned-ade-512-512")

url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits  # shape (batch_size, num_labels, height/4, width/4)

有關更多代碼示例，請參考 文檔。

BibTeX 引用和引用信息

@article{DBLP:journals/corr/abs-2105-15203,
  author    = {Enze Xie and
               Wenhai Wang and
               Zhiding Yu and
               Anima Anandkumar and
               Jose M. Alvarez and
               Ping Luo},
  title     = {SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with
               Transformers},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2105.15203},
  year      = {2021},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2105.15203},
  eprinttype = {arXiv},
  eprint    = {2105.15203},
  timestamp = {Wed, 02 Jun 2021 11:46:42 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2105-15203.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

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