🚀 segformer-b5-finetuned-IDD-L2_v2
本模型是基于 nvidia/mit-b5 在IDD 20K语义分割数据集上进行微调的版本，可用于图像分割任务，在评估集上取得了优秀的性能表现。
🚀 快速开始
该模型是 nvidia/mit-b5 在IDD 20K语义分割数据集上的微调版本。它在评估集上达到了以下结果：
| 指标 |
数值 |
| 损失 |
0.5563 |
| 平均交并比（Mean Iou） |
0.7180 |
| 平均准确率（Mean Accuracy） |
0.8224 |
| 总体准确率（Overall Accuracy） |
0.9083 |
| 道路准确率（Accuracy Road） |
0.9716 |
| 停车场准确率（Accuracy Parking） |
0.7949 |
| 人行道准确率（Accuracy Sidewalk） |
0.8240 |
| 铁轨准确率（Accuracy Rail track） |
0.6408 |
| 行人准确率（Accuracy Person） |
0.8057 |
| 骑手准确率（Accuracy Rider） |
0.8434 |
| 摩托车准确率（Accuracy Motorcycle） |
0.8762 |
| 机动三轮车准确率（Accuracy Autorickshaw） |
0.9451 |
| 卡车准确率（Accuracy Truck） |
0.9122 |
| 路缘准确率（Accuracy Curb） |
0.8112 |
| 围栏准确率（Accuracy Fence） |
0.5699 |
| 广告牌准确率（Accuracy Billboard） |
0.7605 |
| 电线杆准确率（Accuracy Pole） |
0.6010 |
| 建筑物准确率（Accuracy Building） |
0.8678 |
| 植被准确率（Accuracy Vegetation） |
0.9495 |
| 天空准确率（Accuracy Sky） |
0.9841 |
| 道路交并比（Iou Road） |
0.9391 |
| 停车场交并比（Iou Parking） |
0.6620 |
| 人行道交并比（Iou Sidewalk） |
0.6707 |
| 铁轨交并比（Iou Rail track） |
0.5025 |
| 行人交并比（Iou Person） |
0.6726 |
| 骑手交并比（Iou Rider） |
0.7228 |
| 摩托车交并比（Iou Motorcycle） |
0.7637 |
| 机动三轮车交并比（Iou Autorickshaw） |
0.8882 |
| 卡车交并比（Iou Truck） |
0.8506 |
| 路缘交并比（Iou Curb） |
0.6721 |
| 围栏交并比（Iou Fence） |
0.4571 |
| 广告牌交并比（Iou Billboard） |
0.6238 |
| 电线杆交并比（Iou Pole） |
0.4831 |
| 建筑物交并比（Iou Building） |
0.7293 |
| 植被交并比（Iou Vegetation） |
0.8792 |
| 天空交并比（Iou Sky） |
0.9707 |
🔧 技术细节
训练超参数
在训练过程中使用了以下超参数：
| 属性 |
详情 |
| 学习率（learning_rate） |
0.0006 |
| 训练批次大小（train_batch_size） |
64 |
| 评估批次大小（eval_batch_size） |
64 |
| 随机种子（seed） |
42 |
| 优化器（optimizer） |
Adam（betas=(0.9, 0.999)，epsilon=1e-08） |
| 学习率调度器类型（lr_scheduler_type） |
线性（linear） |
| 训练轮数（num_epochs） |
50 |
训练结果
训练过程中的详细结果如下表所示：
| 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 | 道路准确率 | 停车场准确率 | 人行道准确率 | 铁轨准确率 | 行人准确率 | 骑手准确率 | 摩托车准确率 | 机动三轮车准确率 | 卡车准确率 | 路缘准确率 | 围栏准确率 | 广告牌准确率 | 电线杆准确率 | 建筑物准确率 | 植被准确率 | 天空准确率 | 道路交并比 | 停车场交并比 | 人行道交并比 | 铁轨交并比 | 行人交并比 | 骑手交并比 | 摩托车交并比 | 机动三轮车交并比 | 卡车交并比 | 路缘交并比 | 围栏交并比 | 广告牌交并比 | 电线杆交并比 | 建筑物交并比 | 植被交并比 | 天空交并比 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 0.3096 | 1.0 | 202 | 0.3310 | 0.6476 | 0.7663 | 0.8841 | 0.9538 | 0.7998 | 0.7838 | 0.5755 | 0.6912 | 0.7355 | 0.8445 | 0.9518 | 0.8603 | 0.7173 | 0.3997 | 0.6938 | 0.4456 | 0.8868 | 0.9531 | 0.9690 | 0.9256 | 0.6317 | 0.5876 | 0.4378 | 0.5705 | 0.5911 | 0.6722 | 0.8070 | 0.7758 | 0.6255 | 0.3351 | 0.5507 | 0.3663 | 0.6693 | 0.8551 | 0.9600 |
| 0.2786 | 2.0 | 404 | 0.3369 | 0.6560 | 0.7917 | 0.8774 | 0.8968 | 0.8571 | 0.8009 | 0.5009 | 0.7221 | 0.8105 | 0.8267 | 0.9102 | 0.9216 | 0.8204 | 0.6046 | 0.6927 | 0.5244 | 0.8650 | 0.9354 | 0.9773 | 0.8834 | 0.5556 | 0.5941 | 0.4215 | 0.6054 | 0.6340 | 0.6926 | 0.8403 | 0.7757 | 0.6229 | 0.3671 | 0.5681 | 0.4130 | 0.6967 | 0.8610 | 0.9641 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
框架版本
- Transformers 4.42.4
- Pytorch 2.3.1+cu121
- Datasets 2.19.1
- Tokenizers 0.19.1
📄 许可证
本模型使用的许可证为 other。
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Transformers 支持多种语言