Software 2.0

本指南展示了如何微调 Segformer，这是一种最先进的语义分割模型。我们的目标是为披萨送货机器人建立一个模型，这样它就可以看到要行驶的方向并识别障碍物 🍕🤖。 我们将首先在 Segments.ai 上标记一组人行道图像。然后，我们将使用 🤗 transformers 微调预先训练的 SegFormer 模型，transformers 是一个开源库，提供最先进模型的易于使用的实现。在此过程中，我们将学习如何使用 Hugging Face Hub，这是最大的开源模型和数据集目录。 语义分割是对图像中的每个像素进行分类的任务。你可以将其视为对图像进行更精确分类的方法。它在医学成像和自动驾驶等领域有广泛的用例。例如，对于我们的披萨送货机器人来说，重要的是要确切地知道人行道在图像中的位置，而不仅仅是是否有人行道。 因为语义分割是一种分类，所以用于图像分类和语义分割的网络架构非常相似。 2014 年，Long 等人发表了一篇开创性的论文，使用卷积神经网络进行语义分割。 最近，Transformers 已用于图像分类（例如 ViT），现在它们也用于语义分割，进一步推动了最先进的技术。 SegFormer 是 Xie 等人于 2021