Дообученная SegFormer для семантической сегментации изображений дорог с целью обнаружения трещин.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Модель onebeans/segformer_crack_detection разработана для обнаружения трещин на дорожных покрытиях. Это дообученная на наборе данных NHA12D_dataset модель eoruadl/segformer-b0-finetuned-segments-crop_crack-2 на базе архитектуры SegFormer; она выполняет семантическую сегментацию изображений. В репозитории указаны веса в формате safetensors, лицензия MIT и среда запуска на Windows 10 с PyTorch и Transformers.
Модель предназначена для анализа изображений дорог и выделения участков с трещинами. README приводит пример запуска на видеокарте NVIDIA GeForce RTX 3070 с 8 ГиБ памяти. Карточка не описывает точность, набор классов, контекст использования или поддержку языков; оценить качество на других типах поверхностей по имеющимся данным нельзя.
В карточке не приведены метрики качества, сведения о числе классов и проверках на иных типах дорожных покрытий. Для запуска автор указывает среду Windows 10, PyTorch и Transformers; требования к оборудованию за пределами приведённого примера не описаны.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
이 모델은 허깅페이스에 올라와 있는 eoruadl/segformer-b0-finetuned-segments-crop_crack-2 모델을 NHA12D_dataset을 이용하여 Finetuning한 Crack 탐지 모델입니다. 도로의 균열을 탐지하기 위해 만들어 봤습니다.
Window 10
NVIDIA GeForce RTX 3070, 8192 MiB
Framework Versions Python: 3.10.14
PyTorch: 1.12.1
Transformers: 4.46.2
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · image-segmentation
Подбираем GPU…