CLIPSeg для контроля качества гипсокартона
Модель CLIPSeg для сегментации дефектов гипсокартона, таких как трещины и области швов, с помощью текстовых подсказок.
О сервисе
CLIPSeg — тонкая настройка для контроля качества гипсокартона Данная модель представляет собой тонко настроенную версию CIDAS/clipseg-rd64-refined, предназначенную для бинарной сегментации дефектов гипсокартона с использованием текстовых подсказок. Она способна идентифицировать и локализовать конкретные области на изображениях по текстовому описанию. Поддерживаемые подсказки Модель обучена реагировать на следующие текстовые подсказки, выделяя соответствующие области на изображении: ПодсказкаЦелевая областьmIoU на валидацииDice на валидацииТрещины на стене0.73520.8336Соединительный шов / лента0.49850.6256 Детали обучения Модель была тщательно обучена для достижения высокой точности в данной специфической задаче. Ниже представлены ключевые параметры обучения: Базовая модель: Эпохи: 20 Размер пакета: 4 Скорость обучения: 1e-4 (AdamW) Планировщик: CosineAnnealingLR Функция потерь: BCE 0.5 + Dice 0.5 Размер изображения: 352 × 352 пикселей Порог: 0.5 Начальное значение для ГСЧ (seed): 42 Оборудование: Tesla T4 (Google Colab) Время обучения: ~65.3 мин. Среднее время инференса: 13.0 мс / изображение Наборы данных Для обучения модели использовались два специализированных набора данных: Набор данных 1 — Область шва: Drywall-Join-Detect Набор данных 2 — Трещины: Cracks Применение Модель идеально подходит для автоматизированного контроля качества в строительстве, позволяя быстро и точно выявлять дефекты гипсокартона. Результаты тестирования (лучшая контрольная точка — эпоха 15) МетрикаСегментация трещинСегментация области швовmIoU0.6900 (тест) / 0.7352 (валидация)0.4985 (валидация)Dice0.7957 (тест) / 0.8336 (валидация)0.6256 (валидация) Ссылки S-4-G-4-R/clipseg-drywall-qa Ссылки https:// https://huggingface.co/S-4-G-4-R/clipseg-drywall-qa Источник: https://qubu.ai/models/clip-seg-dlya-kontrolya-kachestva-gipsokartona License: MIT
