SegFormer: выделение лекарств в контейнерах

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