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Segformer B2 Finetuned Ade 512 512 Corm

由 mujerry 开发
基于SegFormer架构的图像分割模型,在ADE20K数据集上预训练后进一步微调,擅长处理512x512分辨率的图像分割任务
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发布时间 : 3/7/2025

模型简介

该模型是SegFormer-B2架构的变体,专门用于语义图像分割任务,在未知数据集上微调后表现出色,特别在球茎和损伤区域的分割上具有高准确率

模型特点

高精度分割
在评估集上达到0.9264的平均交并比和0.9599的平均准确率
多类别识别
能够准确区分背景、球茎和损伤三类目标
优化训练
使用线性学习率调度和预热策略进行40轮精细调优

模型能力

图像语义分割
多类别像素级分类
高分辨率图像处理(512x512)

使用案例

农业图像分析
作物病害检测
识别和分割作物图像中的病害区域
损伤区域分割准确率达94.56%
植物学研究
植物器官分析
精确分割植物球茎等器官结构
球茎分割准确率达93.62%
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