Segformer Finetuned Segments Plantleafdisease DEC

🚀 微调的植物叶片疾病分割模型

本项目的模型是基于SegFormer架构微调的植物叶片疾病图像分割模型，它在特定数据集上进行了优化训练，能够精准识别多种植物叶片疾病类型，为植物疾病诊断提供了高效准确的解决方案。

🚀 快速开始

此模型是 nancyalarabawy/segformer-finetuned-segments-plantleafdisease-may-25 在全增强数据集上的微调版本。它在评估集上取得了以下结果：

• 评估损失（eval_loss）：0.0249
• 评估平均交并比（eval_mean_iou）：0.7357
• 评估平均准确率（eval_mean_accuracy）：0.9156
• 评估总体准确率（eval_overall_accuracy）：0.9916
• 评估未标记准确率（eval_accuracy_unlabeled）：nan
• 评估健康准确率（eval_accuracy_healthy）：0.9794
• 评估稻瘟病准确率（eval_accuracy_blast）：0.8521
• 评估背景准确率（eval_accuracy_background）：0.9975
• 评估链珠藤疱疹准确率（eval_accuracy_alstonia herpes）：0.8728
• 评估芒果炭疽病准确率（eval_accuracy_mango anthracnose）：0.9309
• 评估石榴斑点准确率（eval_accuracy_pomengrate spots）：0.9346
• 评估疫病斑点准确率（eval_accuracy_blight spots）：0.8934
• 评估缺绿病准确率（eval_accuracy_chlorisis）：0.9443
• 评估叶斑病准确率（eval_accuracy_leaf spots）：0.9201
• 评估苹果黑星病准确率（eval_accuracy_apple scab）：0.8382
• 评估黑腐病准确率（eval_accuracy_black rot）：0.8716
• 评估雪松锈病准确率（eval_accuracy_cedar rust）：0.9525
• 评估未标记交并比（eval_iou_unlabeled）：0.0
• 评估健康交并比（eval_iou_healthy）：0.9690
• 评估稻瘟病交并比（eval_iou_blast）：0.7758
• 评估背景交并比（eval_iou_background）：0.9954
• 评估链珠藤疱疹交并比（eval_iou_alstonia herpes）：0.7583
• 评估芒果炭疽病交并比（eval_iou_mango anthracnose）：0.6425
• 评估石榴斑点交并比（eval_iou_pomengrate spots）：0.8681
• 评估疫病斑点交并比（eval_iou_blight spots）：0.6074
• 评估缺绿病交并比（eval_iou_chlorisis）：0.9190
• 评估叶斑病交并比（eval_iou_leaf spots）：0.7070
• 评估苹果黑星病交并比（eval_iou_apple scab）：0.7455
• 评估黑腐病交并比（eval_iou_black rot）：0.8060
• 评估雪松锈病交并比（eval_iou_cedar rust）：0.7695
• 评估运行时间（eval_runtime）：155.0063
• 评估每秒样本数（eval_samples_per_second）：16.915
• 评估每秒步数（eval_steps_per_second）：1.058
• 训练轮数（epoch）：13.3486
• 训练步数（step）：17500

📚 详细文档

训练超参数

训练期间使用了以下超参数：

• 学习率（learning_rate）：1e - 05
• 训练批次大小（train_batch_size）：16
• 评估批次大小（eval_batch_size）：16
• 随机种子（seed）：42
• 优化器（optimizer）：使用 adamw_torch，β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e - 08，无额外优化器参数
• 学习率调度器类型（lr_scheduler_type）：余弦
• 学习率调度器热身步数（lr_scheduler_warmup_steps）：200
• 训练轮数（num_epochs）：15

框架版本

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

📄 许可证

许可证类型：其他