/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
segformer · dense
Опубликована
5 ноя 2023

Ссылки

Hugging Face

segformer-b0-finetuned-segments-floods-S2

gdurkin
Сегментация изображенийИзображение → mask3 профессии

Дообученная SegFormer-B0 для попиксельного выделения затопленных областей на снимках Sentinel-2.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 ноя 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель gdurkin/segformer-b0-finetuned-segments-floods-S2 — дообученная NVIDIA SegFormer-B0 для семантической сегментации изображений, созданная на основе nvidia/mit-b0 и обученная на наборе gdurkin/flood_dataset_S2. Она предназначена для выделения областей, связанных с наводнениями, на спутниковых снимках Sentinel-2. Архитектура SegFormer использует трансформерный энкодер и выдаёт попиксельную сегментацию изображения.

Модель подходит для картирования затопленных территорий и анализа спутниковых снимков после наводнений. В карточке указана лицензия other, поэтому условия использования следует уточнить у автора модели; подробностей об оценке качества и ограничениях в карточке нет.

Сценарии применения

  • выделение затопленных территорий на спутниковых снимках Sentinel-2
  • создание масок зон наводнения для картирования
  • анализ спутниковых изображений после наводнения

Ограничения

Подробные результаты оценки и ограничения в карточке не приведены. Лицензия указана как other, поэтому условия использования нужно уточнить у автора.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.8Отраслевые задачиГосударственное управление, правосудие и чрезвычайные ситуацииAI помогает улучшать государственные услуги, управление ресурсами, правосудие и реагирование на чрезвычайные ситуации.47 задач2 517моделейIV.3Отраслевые задачиСтрахование и актуарные задачиAI помогает оценивать риски, обрабатывать убытки и управлять страховым портфелем.30 задач563моделиII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

segformer-b0-finetuned-segments-floods-S2

This model is a fine-tuned version of nvidia/mit-b0 on the gdurkin/flood_dataset_S2 dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 6e-05
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 2
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 50

Framework versions

  • Transformers 4.28.0
  • Pytorch 2.1.0+cu121
  • Datasets 2.11.0
  • Tokenizers 0.13.3

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · image-segmentation

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
SegformerForSemanticSegmentation
Ревизия весов
f94b7a0

0 моделей

    Создать бенчмарк