segformer-b0-finetuned-batch1w5-15Dec开源图像分割模型，精准完成像素级分类任务

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Segformer B0 Finetuned Batch1w5 15Dec

由 PushkarA07 开发

基于SegFormer架构的轻量级图像分割模型，在特定数据集上微调，擅长高精度像素级分类任务

图像分割

Transformers

开源协议:其他 #高精度图像分割 #工业缺陷检测 #轻量级SegFormer

下载量 15

发布时间 : 12/14/2024

模型简介

该模型是SegFormer-B0的微调版本，专门用于图像分割任务。在评估中表现出优异的交并比和准确率指标，特别在异常检测方面有良好表现。

模型特点

高精度分割

在评估集上达到0.9143的平均交并比和0.9529的平均准确率

异常检测优势

专门优化的异常检测能力，异常交并比达0.8302

轻量级架构

基于SegFormer-B0的轻量级设计，适合资源受限环境

模型能力

图像语义分割

像素级分类

异常区域检测

高分辨率图像处理

使用案例

工业检测

产品缺陷检测

识别制造产品表面的异常区域

异常检测准确率90.66%

医学影像

病变区域分割

在医学图像中标记异常组织区域

🚀 segformer-b0-finetuned-batch1w5-15Dec

本模型是基于 PushkarA07/segformer-b0-finetuned-batch2w5-15Dec 在 PushkarA07/batch1-tiles_W5 数据集上进行微调后的版本。它在评估集上取得了以下结果：

损失值：0.0038
平均交并比（Mean Iou）：0.9143
平均准确率（Mean Accuracy）：0.9529
总体准确率（Overall Accuracy）：0.9985
异常准确率（Accuracy Abnormality）：0.9066
异常交并比（Iou Abnormality）：0.8302

🚀 快速开始

本模型基于 transformers 库，你可以参考该库的使用文档来加载和使用本模型。

📚 详细文档

训练过程

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）：4
评估批次大小（eval_batch_size）：4
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）：100

训练结果

训练损失	轮数	步数	验证损失	平均交并比	平均准确率	总体准确率	异常准确率	异常交并比
0.0085	0.8333	10	0.0101	0.8170	0.8872	0.9963	0.7762	0.6376
0.0097	1.6667	20	0.0078	0.8448	0.8888	0.9971	0.7787	0.6926
0.0102	2.5	30	0.0071	0.8563	0.9028	0.9973	0.8068	0.7153
0.0062	3.3333	40	0.0066	0.8618	0.9005	0.9975	0.8018	0.7262
0.006	4.1667	50	0.0062	0.8693	0.9147	0.9976	0.8304	0.7410
0.0086	5.0	60	0.0060	0.8726	0.9194	0.9976	0.8398	0.7475
0.0056	5.8333	70	0.0056	0.8773	0.9128	0.9978	0.8264	0.7568
0.0044	6.6667	80	0.0056	0.8789	0.9270	0.9978	0.8550	0.7601
0.0045	7.5	90	0.0054	0.8818	0.9239	0.9978	0.8487	0.7658
0.0087	8.3333	100	0.0053	0.8850	0.9347	0.9979	0.8705	0.7721
0.0045	9.1667	110	0.0052	0.8835	0.9150	0.9979	0.8306	0.7692
0.0051	10.0	120	0.0051	0.8888	0.9360	0.9980	0.8730	0.7798
0.0045	10.8333	130	0.0049	0.8904	0.9270	0.9980	0.8547	0.7827
0.0068	11.6667	140	0.0048	0.8904	0.9290	0.9980	0.8589	0.7828
0.0029	12.5	150	0.0048	0.8924	0.9394	0.9980	0.8799	0.7867
0.0051	13.3333	160	0.0048	0.8943	0.9361	0.9981	0.8731	0.7906
0.0038	14.1667	170	0.0047	0.8953	0.9394	0.9981	0.8796	0.7926
0.0075	15.0	180	0.0047	0.8967	0.9416	0.9981	0.8841	0.7952
0.0054	15.8333	190	0.0047	0.8954	0.9315	0.9981	0.8637	0.7928
0.0031	16.6667	200	0.0046	0.8973	0.9373	0.9981	0.8755	0.7965
0.0049	17.5	210	0.0046	0.8970	0.9300	0.9982	0.8606	0.7958
0.0049	18.3333	220	0.0045	0.9001	0.9430	0.9982	0.8870	0.8019
0.0038	19.1667	230	0.0045	0.9002	0.9485	0.9982	0.8979	0.8022
0.0074	20.0	240	0.0045	0.9009	0.9424	0.9982	0.8856	0.8036
0.0048	20.8333	250	0.0045	0.9008	0.9473	0.9982	0.8955	0.8034
0.0058	21.6667	260	0.0045	0.9011	0.9464	0.9982	0.8938	0.8039
0.0051	22.5	270	0.0044	0.9029	0.9421	0.9983	0.8850	0.8075
0.0062	23.3333	280	0.0043	0.9026	0.9379	0.9983	0.8766	0.8070
0.0051	24.1667	290	0.0044	0.9027	0.9440	0.9982	0.8888	0.8071
0.0026	25.0	300	0.0043	0.9043	0.9443	0.9983	0.8894	0.8103
0.007	25.8333	310	0.0043	0.9042	0.9498	0.9983	0.9004	0.8102
0.0041	26.6667	320	0.0043	0.9046	0.9454	0.9983	0.8916	0.8110
0.0045	27.5	330	0.0043	0.9048	0.9427	0.9983	0.8862	0.8114
0.0041	28.3333	340	0.0043	0.9055	0.9490	0.9983	0.8988	0.8128
0.0024	29.1667	350	0.0042	0.9064	0.9485	0.9983	0.8979	0.8145
0.0035	30.0	360	0.0042	0.9061	0.9424	0.9983	0.8856	0.8139
0.003	30.8333	370	0.0042	0.9063	0.9523	0.9983	0.9056	0.8142
0.0054	31.6667	380	0.0042	0.9074	0.9447	0.9983	0.8902	0.8165
0.0054	32.5	390	0.0042	0.9064	0.9480	0.9983	0.8969	0.8144
0.0041	33.3333	400	0.0042	0.9053	0.9471	0.9983	0.8951	0.8123
0.0059	34.1667	410	0.0041	0.9075	0.9439	0.9983	0.8886	0.8166
0.0027	35.0	420	0.0042	0.9066	0.9452	0.9983	0.8912	0.8149
0.0052	35.8333	430	0.0042	0.9074	0.9474	0.9983	0.8956	0.8165
0.0042	36.6667	440	0.0041	0.9070	0.9457	0.9983	0.8922	0.8156
0.0037	37.5	450	0.0041	0.9076	0.9457	0.9983	0.8922	0.8170
0.0033	38.3333	460	0.0041	0.9084	0.9481	0.9984	0.8970	0.8185
0.0031	39.1667	470	0.0041	0.9085	0.9471	0.9984	0.8949	0.8187
0.0037	40.0	480	0.0042	0.9071	0.9543	0.9983	0.9096	0.8159
0.0048	40.8333	490	0.0041	0.9088	0.9500	0.9984	0.9008	0.8192
0.0042	41.6667	500	0.0041	0.9086	0.9474	0.9984	0.8957	0.8188
0.0024	42.5	510	0.0040	0.9095	0.9470	0.9984	0.8948	0.8206
0.0047	43.3333	520	0.0040	0.9091	0.9511	0.9984	0.9031	0.8198
0.0054	44.1667	530	0.0041	0.9080	0.9438	0.9984	0.8884	0.8176
0.0053	45.0	540	0.0041	0.9084	0.9460	0.9984	0.8928	0.8185
0.0033	45.8333	550	0.0041	0.9094	0.9515	0.9984	0.9038	0.8205
0.0044	46.6667	560	0.0042	0.9076	0.9580	0.9983	0.9171	0.8169
0.0021	47.5	570	0.0040	0.9095	0.9501	0.9984	0.9010	0.8206
0.0035	48.3333	580	0.0040	0.9092	0.9529	0.9983	0.9067	0.8200
0.0038	49.1667	590	0.0040	0.9109	0.9505	0.9984	0.9019	0.8234
0.004	50.0	600	0.0041	0.9103	0.9563	0.9984	0.9134	0.8223
0.0044	50.8333	610	0.0040	0.9106	0.9464	0.9984	0.8936	0.8229
0.0026	51.6667	620	0.0040	0.9104	0.9554	0.9984	0.9116	0.8225
0.0062	52.5	630	0.0040	0.9114	0.9510	0.9984	0.9027	0.8244
0.0023	53.3333	640	0.0040	0.9114	0.9470	0.9984	0.8948	0.8244
0.0029	54.1667	650	0.0040	0.9113	0.9508	0.9984	0.9024	0.8242
0.0042	55.0	660	0.0040	0.9116	0.9528	0.9984	0.9064	0.8248
0.0044	55.8333	670	0.0039	0.9121	0.9519	0.9984	0.9045	0.8258
0.0016	56.6667	680	0.0040	0.9116	0.9514	0.9984	0.9035	0.8248
0.0044	57.5	690	0.0039	0.9116	0.9533	0.9984	0.9075	0.8248
0.0031	58.3333	700	0.0039	0.9118	0.9497	0.9984	0.9002	0.8253
0.0038	59.1667	710	0.0039	0.9119	0.9509	0.9984	0.9025	0.8254
0.0042	60.0	720	0.0040	0.9117	0.9535	0.9984	0.9078	0.8250
0.0045	60.8333	730	0.0039	0.9119	0.9512	0.9984	0.9032	0.8254
0.0039	61.6667	740	0.0039	0.9122	0.9507	0.9984	0.9022	0.8260
0.0022	62.5	750	0.0040	0.9117	0.9562	0.9984	0.9134	0.8250
0.0039	63.3333	760	0.0039	0.9126	0.9502	0.9984	0.9012	0.8268
0.0031	64.1667	770	0.0039	0.9115	0.9507	0.9984	0.9021	0.8245
0.0037	65.0	780	0.0040	0.9118	0.9533	0.9984	0.9074	0.8252
0.0046	65.8333	790	0.0039	0.9123	0.9489	0.9984	0.8986	0.8261
0.0026	66.6667	800	0.0039	0.9127	0.9532	0.9984	0.9073	0.8269
0.0039	67.5	810	0.0039	0.9121	0.9469	0.9984	0.8946	0.8258
0.0025	68.3333	820	0.0039	0.9121	0.9541	0.9984	0.9091	0.8259
0.0044	69.1667	830	0.0039	0.9127	0.9531	0.9984	0.9069	0.8270
0.0049	70.0	840	0.0039	0.9123	0.9546	0.9984	0.9100	0.8263
0.0038	70.8333	850	0.0039	0.9129	0.9527	0.9984	0.9062	0.8273
0.0053	71.6667	860	0.0039	0.9131	0.9534	0.9984	0.9077	0.8278
0.0049	72.5	870	0.0039	0.9128	0.9538	0.9984	0.9083	0.8272
0.003	73.3333	880	0.0039	0.9130	0.9503	0.9984	0.9012	0.8276
0.0025	74.1667	890	0.0039	0.9124	0.9583	0.9984	0.9176	0.8264
0.0035	75.0	900	0.0039	0.9131	0.9509	0.9984	0.9026	0.8278
0.0028	75.8333	910	0.0039	0.9128	0.9559	0.9984	0.9127	0.8272
0.0027	76.6667	920	0.0039	0.9128	0.9528	0.9984	0.9064	0.8272
0.0033	77.5	930	0.0039	0.9133	0.9539	0.9984	0.9086	0.8282
0.0033	78.3333	940	0.0039	0.9135	0.9529	0.9984	0.9065	0.8285
0.0056	79.1667	950	0.0039	0.9134	0.9529	0.9984	0.9067	0.8283
0.0063	80.0	960	0.0039	0.9132	0.9495	0.9984	0.8996	0.8279
0.0057	80.8333	970	0.0039	0.9130	0.9563	0.9984	0.9134	0.8276
0.0021	81.6667	980	0.0039	0.9136	0.9511	0.9985	0.9029	0.8287
0.0043	82.5	990	0.0039	0.9130	0.9563	0.9984	0.9136	0.8275
0.0048	83.3333	1000	0.0039	0.9137	0.9525	0.9984	0.9057	0.8289
0.0043	84.1667	1010	0.0039	0.9133	0.9514	0.9984	0.9035	0.8282
0.0037	85.0	1020	0.0039	0.9137	0.9542	0.9984	0.9092	0.8289
0.0042	85.8333	1030	0.0038	0.9137	0.9501	0.9985	0.9010	0.8290
0.0039	86.6667	1040	0.0039	0.9138	0.9550	0.9984	0.9108	0.8292
0.0027	87.5	1050	0.0038	0.9139	0.9517	0.9985	0.9041	0.8294
0.0034	88.3333	1060	0.0038	0.9138	0.9526	0.9985	0.9060	0.8291
0.0037	89.1667	1070	0.0039	0.9137	0.9550	0.9984	0.9109	0.8289
0.0029	90.0	1080	0.0038	0.9141	0.9509	0.9985	0.9025	0.8297
0.0038	90.8333	1090	0.0038	0.9139	0.9535	0.9985	0.9078	0.8294
0.0066	91.6667	1100	0.0039	0.9138	0.9545	0.9984	0.9097	0.8292
0.0037	92.5	1110	0.0039	0.9138	0.9547	0.9984	0.9102	0.8292
0.0053	93.3333	1120	0.0038	0.9143	0.9518	0.9985	0.9044	0.8301
0.0039	94.1667	1130	0.0038	0.9141	0.9523	0.9985	0.9054	0.8298
0.0049	95.0	1140	0.0038	0.9143	0.9520	0.9985	0.9047	0.8302
0.004	95.8333	1150	0.0038	0.9142	0.9535	0.9985	0.9077	0.8300
0.0033	96.6667	1160	0.0038	0.9142	0.9536	0.9985	0.9080	0.8300
0.0037	97.5	1170	0.0038	0.9141	0.9536	0.9985	0.9079	0.8298
0.0036	98.3333	1180	0.0038	0.9140	0.9536	0.9985	0.9080	0.8295
0.0042	99.1667	1190	0.0038	0.9141	0.9538	0.9985	0.9085	0.8298
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