Segformer B0 Finetuned Segments Stamp Verification

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本模型是基于nvidia/mit-b0在bilal01/stamp-verification数据集上进行微调的版本。它在邮票分割任务中表现出色，能够准确识别和分割图像中的邮票区域，为邮票管理和电商平台等场景提供了高效的解决方案。

🚀 快速开始

本模型是 nvidia/mit-b0 在 bilal01/stamp-verification 数据集上的微调版本。它在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：0.0372
• 平均交并比（Mean Iou）：0.1908
• 平均准确率：0.3817
• 整体准确率：0.3817
• 未标记准确率：nan
• 邮票准确率：0.3817
• 未标记交并比：0.0
• 邮票交并比：0.3817

✨ 主要特性

StampSegNet 是一个语义分割模型，在专门为邮票分割设计的自定义数据集上进行了微调。它基于强大的 Hugging Face 框架，利用深度学习技术准确、高效地从图像中分割邮票。

该模型经过训练，能够识别和分类图像的不同区域，判断其是否属于邮票。通过利用对邮票特定特征（如复杂的设计、边框和独特的颜色）的理解，StampSegNet 能够生成像素级的分割图，突出显示图像中邮票的精确边界。

📦 安装指南

文档未提供安装步骤，故跳过此章节。

💻 使用示例

文档未提供代码示例，故跳过此章节。

📚 详细文档

预期用途和局限性

• 邮票收藏管理：StampSegNet 模型可供邮票收藏家和爱好者使用，以自动从图像中分割邮票。它通过准确识别和分离邮票，简化了邮票收藏的整理和编目过程，节省了时间和精力。
• 电子商务平台：面向邮票买卖双方的在线市场和拍卖平台可以集成 StampSegNet 模型，以提升用户体验。卖家可以轻松上传邮票图像，模型可以自动提取并显示分割后的邮票，方便潜在买家进行搜索、分类和估价。

虽然 StampSegNet 在邮票分割方面表现出高性能，但在邮票严重损坏或模糊、邮票形状异常或图像光照条件不佳的情况下，可能会遇到挑战。此外，与任何基于人工智能的模型一样，训练数据中存在的偏差可能会影响分割结果，因此需要仔细评估和缓解任何伦理问题。

训练和评估数据

使用的数据集来自 Kaggle，链接如下： {dataset}(https://www.kaggle.com/datasets/rtatman/stamp-verification-staver-dataset)

我们使用了 60 个样本，并在 Segments.ai 上对它们进行了标注。

训练过程

数据收集和准备

• 收集多样化的邮票图像数据集以及相应的像素级标注，标注指示图像中邮票的区域。
• 确保数据集包含各种邮票设计、尺寸、颜色、背景和光照条件。
• 将数据集划分为训练集和验证集。

模型选择和配置

• 选择适合邮票分割任务的语义分割模型架构。
• 我们使用 nvidia/mit-b0 作为预训练模型并进行了微调。
• 配置模型架构和必要的超参数，如学习率、批量大小和优化器。

训练

• 使用初始化的权重在标注的邮票数据集上训练模型。
• 使用适合语义分割任务的损失函数，如交叉熵损失或 Dice 损失。
• 执行小批量随机梯度下降（SGD）或使用 Adam 等优化器更新模型参数。
• 通过计算像素准确率、平均交并比（IoU）或 F1 分数等指标来监控训练进度。

训练超参数

训练期间使用了以下超参数：

• 学习率：6e-05
• 训练批量大小：2
• 评估批量大小：2
• 随机种子：42
• 优化器：Adam，β=(0.9, 0.999)，ε=1e-08
• 学习率调度器类型：线性
• 训练轮数：20

训练结果

框架版本

• Transformers 4.28.0
• Pytorch 2.0.0+cu118
• Datasets 2.12.0
• Tokenizers 0.13.3

🔧 技术细节

文档未提供足够的技术实现细节（少于50字），故跳过此章节。

📄 许可证

本模型使用的许可证为其他（other）。