SAM Road Pothole Segmentation

🚀 模型卡片

本模型卡片介紹了一個已發佈在模型中心的🤗 Transformers模型，此卡片為自動生成。

📚 詳細文檔

模型描述

這是一個已推送到模型中心的🤗 Transformers模型的卡片，此模型卡片是自動生成的。

• 開發者：[待補充更多信息]
• 資助方（可選）：[待補充更多信息]
• 共享方（可選）：[待補充更多信息]
• 模型類型：[待補充更多信息]
• 語言（自然語言處理）：[待補充更多信息]
• 許可證：[待補充更多信息]
• 微調自（可選）：[待補充更多信息]

模型來源（可選）

• 倉庫：[待補充更多信息]
• 論文（可選）：[待補充更多信息]
• 演示（可選）：[待補充更多信息]

🛠️ 使用場景

直接使用

此部分介紹模型未經微調或未集成到更大生態系統/應用中的使用方式。[待補充更多信息]

下游使用（可選）

此部分介紹模型針對特定任務進行微調後，或集成到更大生態系統/應用中的使用方式。[待補充更多信息]

非預期使用

此部分討論模型的誤用、惡意使用以及模型效果不佳的使用場景。[待補充更多信息]

⚠️ 偏差、風險和侷限性

此部分旨在傳達技術和社會技術方面的侷限性。[待補充更多信息]

建議

直接用戶和下游用戶都應瞭解模型的風險、偏差和侷限性。如需進一步建議，還需更多信息。

🚀 快速開始

使用以下代碼開始使用該模型。[待補充更多信息]

🔧 訓練詳情

訓練數據

此部分應鏈接到數據集卡片，可能還需簡要說明訓練數據的內容以及與數據預處理或額外過濾相關的文檔。[待補充更多信息]

訓練過程

預處理（可選）

[待補充更多信息]

訓練超參數

• 訓練機制：[待補充更多信息]

速度、大小、時間（可選）

此部分提供有關吞吐量、開始/結束時間、檢查點大小（如適用）等信息。[待補充更多信息]

📊 評估

測試數據、因素和指標

測試數據

如有可能，此部分應鏈接到數據集卡片。[待補充更多信息]

因素

這些是評估所依據的因素，例如子群體或領域。[待補充更多信息]

指標

這些是所使用的評估指標，理想情況下應說明使用原因。[待補充更多信息]

結果

[待補充更多信息]

總結

🕵️‍♂️ 模型檢查（可選）

此部分介紹與模型可解釋性相關的工作。[待補充更多信息]

🌍 環境影響

可以使用Lacoste等人（2019）中提出的機器學習影響計算器來估算碳排放。

• 硬件類型：[待補充更多信息]
• 使用時長：[待補充更多信息]
• 雲服務提供商：[待補充更多信息]
• 計算區域：[待補充更多信息]
• 碳排放：[待補充更多信息]

📋 技術規格（可選）

模型架構和目標

[待補充更多信息]

計算基礎設施

硬件

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軟件

[待補充更多信息]

📖 引用（可選）

BibTeX： [待補充更多信息]

APA： [待補充更多信息]

📚 術語表（可選）

如相關，此部分應包含有助於讀者理解模型或模型卡片的術語和計算方法。[待補充更多信息]

ℹ️ 更多信息（可選）

[待補充更多信息]

✍️ 模型卡片作者（可選）

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📞 模型卡片聯繫方式

[待補充更多信息]