Segformer B0 Finetuned Floorplan

🚀 segformer-b0-finetuned-floorplan

该模型是 nvidia/mit-b0 在 patnev71/floorplan 数据集上的微调版本，可用于图像分割任务。

🚀 快速开始

此模型是在特定数据集上微调得到的版本，可直接用于图像分割相关的评估和推理任务。以下是该模型在评估集上的表现：

• 损失值（Loss）：0.0034
• 平均交并比（Mean Iou）：0.0
• 平均准确率（Mean Accuracy）：nan
• 整体准确率（Overall Accuracy）：nan
• 背景准确率（Accuracy Background）：nan
• 房间准确率（Accuracy Room）：nan
• 背景交并比（Iou Background）：0.0
• 房间交并比（Iou Room）：0.0

📚 详细文档

训练和评估数据

更多信息待补充。

模型描述

更多信息待补充。

预期用途和限制

更多信息待补充。

📦 安装指南

文档未提及安装步骤，可根据使用的框架版本进行相应的环境配置：

• Transformers 4.47.1
• Pytorch 2.5.1+cu121
• Datasets 3.2.0
• Tokenizers 0.21.0

🔧 技术细节

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率（learning_rate）：6e-05
• 训练批次大小（train_batch_size）：2
• 评估批次大小（eval_batch_size）：2
• 随机种子（seed）：42
• 优化器（optimizer）：使用 adamw_torch，其中 betas=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08，无额外优化器参数
• 学习率调度器类型（lr_scheduler_type）：线性
• 训练轮数（num_epochs）：50

训练结果

框架版本

• Transformers 4.47.1
• Pytorch 2.5.1+cu121
• Datasets 3.2.0
• Tokenizers 0.21.0

📄 许可证

该模型采用其他许可证，具体信息可进一步查询。