SegFormer: выделение лекарств в контейнерах

О сервисе

Обзор модели Эта модель представляет собой адаптированную версию архитектуры nvidia/mit-b0, специально дообученную для задачи сегментации изображений. Её основная функция — обнаружение и выделение блистеров с лекарствами на изображениях, где они находятся в контейнерах. Модель была усовершенствована на основе датасета Aassemtkt/v0.1, что позволяет ей эффективно идентифицировать объекты , отсеивая остальные элементы как . Предполагаемое использование и ограничения Модель предназначена для автоматизации задач, связанных с инвентаризацией, контролем качества или сортировкой в фармацевтической отрасли, а также в логистических центрах, где требуется точное определение местоположения блистеров с лекарствами. Она может быть полезна для систем компьютерного зрения, помогающих в работе с аптечными складами или автоматизированными системами выдачи лекарств. Ограничения включают зависимость от качества входных изображений и возможных вариаций в освещении или расположении блистеров, которые могли не быть представлены в обучающем датасете. Модель оптимизирована для идентификации именно блистеров с лекарствами и может не так хорошо работать с другими типами медицинских препаратов или предметов. Процедура обучения Обучение модели проводилось с использованием следующих гиперпараметров: Скорость обучения: 6e-05 Размер пакета для обучения: 2 Размер пакета для оценки: 2 Начальное зерно: 42 Оптимизатор: Adam с параметрами betas=(0.9, 0.999) и epsilon=1e-08 Тип планировщика скорости обучения: линейный Количество эпох: 50 Версии фреймворков, использованных в процессе обучения: Transformers: 4.35.0 Pytorch: 2.1.0+cu118 Datasets: 2.14.6 Tokenizers: 0.14.1 Ссылки Aassemtkt/segformer-b0-finetuned-drugs-in-bins-nov-23 Ссылки https:// https://huggingface.co/Aassemtkt/segformer-b0-finetuned-drugs-in-bins-nov-23 Источник: https://qubu.ai/models/seg-former-vydelenie-lekarstv-v-konteinerakh License: MIT