ecc_segformer_main开源图像分割模型 - 免费部署，精准检测裂缝问题

首页

Ecc Segformer Main

由 rishitunu 开发

基于nvidia/mit-b5微调的图像分割模型，用于裂缝检测任务

图像分割

Transformers

开源协议:其他 #裂缝检测 #建筑结构分析 #高精度分割

下载量 15

发布时间 : 8/28/2023

模型简介

该模型是基于SegFormer架构的图像分割模型，专门用于工程裂缝检测。在评估集上表现出良好的裂缝识别能力。

模型特点

裂缝检测能力

专门针对工程裂缝检测任务进行优化，在评估集上裂缝交并比达到0.4658

SegFormer架构

基于高效的SegFormer架构，采用mit-b5作为backbone

模型能力

图像分割

裂缝检测

工程结构健康监测

使用案例

基础设施检测

混凝土结构裂缝检测

用于检测建筑物、桥梁等混凝土结构中的裂缝

裂缝准确率0.4658

🚀 ecc_segformer_main

该模型是基于nvidia/mit-b5在rishitunu/ecc_crackdetector_dataset_main数据集上进行微调的版本。它在评估集上取得了以下结果，可用于图像分割等视觉相关任务，为相关领域的研究和应用提供了有力支持。

🚀 快速开始

该模型是 nvidia/mit-b5 在 rishitunu/ecc_crackdetector_dataset_main 数据集上的微调版本。它在评估集上达到了以下结果：

损失值：0.1918
平均交并比（Mean Iou）：0.2329
平均准确率：0.4658
总体准确率：0.4658
背景准确率：nan
裂缝准确率：0.4658
背景交并比：0.0
裂缝交并比：0.4658

📚 详细文档

训练和评估数据

更多信息待补充。

训练过程

训练超参数

训练期间使用了以下超参数：

学习率：6e - 05
训练批次大小：2
评估批次大小：2
随机种子：1337
优化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e - 08）
学习率调度器类型：多项式
训练步数：10000

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	背景准确率	裂缝准确率	裂缝交并比
0.1069	1.0	172	0.1376	0.1660	0.3320	0.3320	nan	0.3320	0.3320
0.0682	2.0	344	0.1327	0.2298	0.4596	0.4596	nan	0.4596	0.4596
0.0666	3.0	516	0.2478	0.1200	0.2401	0.2401	nan	0.2401	0.2401
0.0639	4.0	688	0.1732	0.1538	0.3076	0.3076	nan	0.3076	0.3076
0.0624	5.0	860	0.1027	0.2334	0.4668	0.4668	nan	0.4668	0.4668
0.0557	6.0	1032	0.1003	0.1851	0.3703	0.3703	nan	0.3703	0.3703
0.0563	7.0	1204	0.1512	0.2007	0.4014	0.4014	nan	0.4014	0.4014
0.054	8.0	1376	0.1000	0.2401	0.4802	0.4802	nan	0.4802	0.4802
0.0546	9.0	1548	0.0933	0.2238	0.4475	0.4475	nan	0.4475	0.4475
0.0498	10.0	1720	0.0964	0.2303	0.4606	0.4606	nan	0.4606	0.4606
0.0515	11.0	1892	0.1107	0.2258	0.4516	0.4516	nan	0.4516	0.4516
0.0453	12.0	2064	0.0961	0.2557	0.5115	0.5115	nan	0.5115	0.5115
0.0431	13.0	2236	0.1027	0.2396	0.4792	0.4792	nan	0.4792	0.4792
0.0418	14.0	2408	0.1027	0.2521	0.5042	0.5042	nan	0.5042	0.5042
0.0426	15.0	2580	0.1059	0.2561	0.5123	0.5123	nan	0.5123	0.5123
0.0377	16.0	2752	0.1193	0.2281	0.4561	0.4561	nan	0.4561	0.4561
0.0369	17.0	2924	0.1161	0.2486	0.4972	0.4972	nan	0.4972	0.4972
0.036	18.0	3096	0.1058	0.2515	0.5029	0.5029	nan	0.5029	0.5029
0.034	19.0	3268	0.1176	0.2434	0.4868	0.4868	nan	0.4868	0.4868
0.0337	20.0	3440	0.1162	0.2254	0.4509	0.4509	nan	0.4509	0.4509
0.0281	21.0	3612	0.1203	0.2213	0.4426	0.4426	nan	0.4426	0.4426
0.0354	22.0	3784	0.1266	0.2384	0.4768	0.4768	nan	0.4768	0.4768
0.0323	23.0	3956	0.1223	0.2409	0.4818	0.4818	nan	0.4818	0.4818
0.0299	24.0	4128	0.1356	0.2195	0.4390	0.4390	nan	0.4390	0.4390
0.0294	25.0	4300	0.1285	0.2318	0.4636	0.4636	nan	0.4636	0.4636
0.0295	26.0	4472	0.1274	0.2559	0.5119	0.5119	nan	0.5119	0.5119
0.0252	27.0	4644	0.1387	0.2413	0.4827	0.4827	nan	0.4827	0.4827
0.029	28.0	4816	0.1468	0.2236	0.4472	0.4472	nan	0.4472	0.4472
0.0218	29.0	4988	0.1448	0.2433	0.4866	0.4866	nan	0.4866	0.4866
0.0275	30.0	5160	0.1478	0.2318	0.4635	0.4635	nan	0.4635	0.4635
0.0233	31.0	5332	0.1377	0.2502	0.5005	0.5005	nan	0.5005	0.5005
0.0252	32.0	5504	0.1458	0.2399	0.4797	0.4797	nan	0.4797	0.4797
0.0245	33.0	5676	0.1431	0.2480	0.4960	0.4960	nan	0.4960	0.4960
0.0225	34.0	5848	0.1562	0.2439	0.4879	0.4879	nan	0.4879	0.4879
0.0242	35.0	6020	0.1633	0.2323	0.4646	0.4646	nan	0.4646	0.4646
0.0213	36.0	6192	0.1666	0.2274	0.4549	0.4549	nan	0.4549	0.4549
0.0256	37.0	6364	0.1665	0.2340	0.4680	0.4680	nan	0.4680	0.4680
0.0237	38.0	6536	0.1658	0.2410	0.4819	0.4819	nan	0.4819	0.4819
0.0192	39.0	6708	0.1705	0.2286	0.4572	0.4572	nan	0.4572	0.4572
0.0198	40.0	6880	0.1688	0.2322	0.4644	0.4644	nan	0.4644	0.4644
0.0214	41.0	7052	0.1717	0.2315	0.4630	0.4630	nan	0.4630	0.4630
0.0197	42.0	7224	0.1764	0.2338	0.4677	0.4677	nan	0.4677	0.4677
0.0187	43.0	7396	0.1764	0.2437	0.4874	0.4874	nan	0.4874	0.4874
0.0212	44.0	7568	0.1874	0.2259	0.4519	0.4519	nan	0.4519	0.4519
0.0188	45.0	7740	0.1854	0.2362	0.4725	0.4725	nan	0.4725	0.4725
0.0188	46.0	7912	0.1772	0.2320	0.4641	0.4641	nan	0.4641	0.4641
0.0228	47.0	8084	0.1783	0.2385	0.4770	0.4770	nan	0.4770	0.4770
0.0199	48.0	8256	0.1850	0.2317	0.4634	0.4634	nan	0.4634	0.4634
0.0202	49.0	8428	0.1872	0.2336	0.4672	0.4672	nan	0.4672	0.4672
0.0181	50.0	8600	0.1803	0.2405	0.4810	0.4810	nan	0.4810	0.4810
0.0157	51.0	8772	0.1874	0.2349	0.4697	0.4697	nan	0.4697	0.4697
0.0162	52.0	8944	0.1889	0.2332	0.4665	0.4665	nan	0.4665	0.4665
0.0178	53.0	9116	0.1948	0.2357	0.4715	0.4715	nan	0.4715	0.4715
0.0166	54.0	9288	0.1911	0.2333	0.4666	0.4666	nan	0.4666	0.4666
0.0193	55.0	9460	0.1959	0.2306	0.4611	0.4611	nan	0.4611	0.4611
0.0199	56.0	9632	0.1999	0.2330	0.4659	0.4659	nan	0.4659	0.4659
0.0177	57.0	9804	0.1943	0.2319	0.4639	0.4639	nan	0.4639	0.4639
0.019	58.0	9976	0.1926	0.2327	0.4653	0.4653	nan	0.4653	0.4653
0.0187	58.14	10000	0.1918	0.2329	0.4658	0.4658	nan	0.4658	0.4658