segformer-b3-finetuned-ade-512-512

项目介绍

SegFormer-b3-finetuned-ade-512-512项目是一个用于语义分割的图像处理模型。该模型基于SegFormer架构，并在ADE20k数据集上进行了微调。ADE20k是一个包含多种场景的大规模数据集。

模型描述

SegFormer是一个基于Transformer的语义分割模型，由层次化的Transformer编码器和轻量级全MLP解码头组成。它的编码器部分首先在大型图像分类数据集ImageNet-1k上进行预训练，然后添加解码头并在目标数据集上进行微调。这个设计不仅使得模型在ADE20K和Cityscapes等基准上表现出色，还具有简洁和高效的优点。

使用场景与限制

该模型可用于处理语义分割任务，即对输入图像的各部分进行分类和区分。从Hugging Face的模型库可以找到这个模型以及其他针对特定任务进行微调的版本，以便根据自己的需求进行选择。

如何使用

用户可以通过示例代码进行图像处理。下面给出一个使用SegFormer模型将一张来自COCO 2017数据集的图像分类为ImageNet 1,000类之一的示例：

from transformers import SegformerFeatureExtractor, SegformerForSemanticSegmentation
from PIL import Image
import requests

feature_extractor = SegformerFeatureExtractor.from_pretrained("nvidia/segformer-b3-finetuned-ade-512-512")
model = SegformerForSemanticSegmentation.from_pretrained("nvidia/segformer-b3-finetuned-ade-512-512")

url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits  # shape (batch_size, num_labels, height/4, width/4)

更多的代码示例和详细文档可以参考这里。

许可信息

有关该模型的许可信息，请参见NVlabs的GitHub页面。

引用信息

如果您在研究中使用了SegFormer模型，请使用以下的BibTeX格式来引用相关文献：

@article{DBLP:journals/corr/abs-2105-15203,
  author    = {Enze Xie and
               Wenhai Wang and
               Zhiding Yu and
               Anima Anandkumar and
               Jose M. Alvarez and
               Ping Luo},
  title     = {SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with
               Transformers},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2105.15203},
  year      = {2021},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2105.15203},
  eprinttype = {arXiv},
  eprint    = {2105.15203},
  timestamp = {Wed, 02 Jun 2021 11:46:42 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2105-15203.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}