Segformer B0 Finetuned Segments Stamp Verification

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本模型是基於nvidia/mit-b0在bilal01/stamp-verification數據集上進行微調的版本。它在郵票分割任務中表現出色，能夠準確識別和分割圖像中的郵票區域，為郵票管理和電商平臺等場景提供了高效的解決方案。

🚀 快速開始

本模型是 nvidia/mit-b0 在 bilal01/stamp-verification 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：0.0372
• 平均交併比（Mean Iou）：0.1908
• 平均準確率：0.3817
• 整體準確率：0.3817
• 未標記準確率：nan
• 郵票準確率：0.3817
• 未標記交併比：0.0
• 郵票交併比：0.3817

✨ 主要特性

StampSegNet 是一個語義分割模型，在專門為郵票分割設計的自定義數據集上進行了微調。它基於強大的 Hugging Face 框架，利用深度學習技術準確、高效地從圖像中分割郵票。

該模型經過訓練，能夠識別和分類圖像的不同區域，判斷其是否屬於郵票。通過利用對郵票特定特徵（如複雜的設計、邊框和獨特的顏色）的理解，StampSegNet 能夠生成像素級的分割圖，突出顯示圖像中郵票的精確邊界。

📦 安裝指南

文檔未提供安裝步驟，故跳過此章節。

💻 使用示例

文檔未提供代碼示例，故跳過此章節。

📚 詳細文檔

預期用途和侷限性

• 郵票收藏管理：StampSegNet 模型可供郵票收藏家和愛好者使用，以自動從圖像中分割郵票。它通過準確識別和分離郵票，簡化了郵票收藏的整理和編目過程，節省了時間和精力。
• 電子商務平臺：面向郵票買賣雙方的在線市場和拍賣平臺可以集成 StampSegNet 模型，以提升用戶體驗。賣家可以輕鬆上傳郵票圖像，模型可以自動提取並顯示分割後的郵票，方便潛在買家進行搜索、分類和估價。

雖然 StampSegNet 在郵票分割方面表現出高性能，但在郵票嚴重損壞或模糊、郵票形狀異常或圖像光照條件不佳的情況下，可能會遇到挑戰。此外，與任何基於人工智能的模型一樣，訓練數據中存在的偏差可能會影響分割結果，因此需要仔細評估和緩解任何倫理問題。

訓練和評估數據

使用的數據集來自 Kaggle，鏈接如下： {dataset}(https://www.kaggle.com/datasets/rtatman/stamp-verification-staver-dataset)

我們使用了 60 個樣本，並在 Segments.ai 上對它們進行了標註。

訓練過程

數據收集和準備

• 收集多樣化的郵票圖像數據集以及相應的像素級標註，標註指示圖像中郵票的區域。
• 確保數據集包含各種郵票設計、尺寸、顏色、背景和光照條件。
• 將數據集劃分為訓練集和驗證集。

模型選擇和配置

• 選擇適合郵票分割任務的語義分割模型架構。
• 我們使用 nvidia/mit-b0 作為預訓練模型並進行了微調。
• 配置模型架構和必要的超參數，如學習率、批量大小和優化器。

訓練

• 使用初始化的權重在標註的郵票數據集上訓練模型。
• 使用適合語義分割任務的損失函數，如交叉熵損失或 Dice 損失。
• 執行小批量隨機梯度下降（SGD）或使用 Adam 等優化器更新模型參數。
• 通過計算像素準確率、平均交併比（IoU）或 F1 分數等指標來監控訓練進度。

訓練超參數

訓練期間使用了以下超參數：

• 學習率：6e-05
• 訓練批量大小：2
• 評估批量大小：2
• 隨機種子：42
• 優化器：Adam，β=(0.9, 0.999)，ε=1e-08
• 學習率調度器類型：線性
• 訓練輪數：20

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.28.0
• Pytorch 2.0.0+cu118
• Datasets 2.12.0
• Tokenizers 0.13.3

🔧 技術細節

文檔未提供足夠的技術實現細節（少於50字），故跳過此章節。

📄 許可證

本模型使用的許可證為其他（other）。