segformer_b3_clothes
קוד פתוחsayeed99mit2024-02-27
מודל סגמנטציה קומפקטי שמזהה בגדים ואיברי גוף בתמונות בדיוק לפיקסל. הוא שוקל מעט מאוד ומתאים למי שרוצה חיתוך אופנה מקומי בלי להסתבך עם שרתים כבדים.
- 47Mפרמטרים
- 180 MBמשקל הקבצים
- 5,405הורדות בחודש
- 37לייקים
מה זה
מדובר בהתאמה של ארכיטקטורת SegFormer לחיתוך בגדים ואנשים על בסיס סט הנתונים ATR. הוא כולל שמונה עשרה מחלקות שונות, החל משיער, פנים, ידיים ורגליים, ועד פריטי לבוש מוגדרים כמו חולצות, מכנסיים, שמלות, חצאיות ואביזרים נלווים.
התוצאות שלו מציגות ממוצע דיוק של שמונים אחוז וציון חפיפה ממוצע של 0.69. בפועל, החלוקה לא אחידה בכלל. על שטחים גדולים וברורים כמו פנים, שיער, מכנסיים או תיקים, המודל עובד בצורה מדויקת מאוד עם ציוני חפיפה מעל 0.80. לעומת זאת, פריטים מורכבים יותר כמו שמלות קיבלו ציון חפיפה של 0.55 בלבד, מה שאומר שהגבולות של הבד לא תמיד יושבים במקום המדויק.
מתאים ל
- מדידה וירטואלית באופנה
חיתוך מדויק של חולצות ומכנסיים כדי להחליף בגדים בתמונות קטלוג בצורה אוטומטית.
- הסרת רקע סביב דוגמנים
הפרדה חלקה בין גוף האדם, השיער והבגדים לבין הרקע, עם ציון חפיפת רקע של 0.99.
- תיוג מוצרים לחנויות רשת
זיהוי אוטומטי של סוגי פריטים כמו תיקים, נעליים ומכנסיים בתוך תמונות משתמשים.
איפה זה נופל
אביזרים קטנים ודקים פשוט נבלעים. הנתונים מראים נפילה חדה בחגורות עם ציון חפיפה של 0.30 ודיוק של שלושים וחמישה אחוז, ובצעיפים עם ציון חפיפה של 0.29. מי שבונה עליו לזיהוי אקססוריז עדינים יקבל תוצאות שגויות לעיתים קרובות. בנוסף, יש פער מורגש בין מכנסיים לשמלות, כך שבגדים שנשפכים על הגוף או בעלי גזרה לא סטנדרטית מייצרים זיהוי גבולות מרוח שמחייב תיקון ידני.
שאלות
נפוצות
האם המודל מתאים לחיתוך תכשיטים ואביזרים קטנים?
לא, הוא לא מיועד לזה. הדיוק שלו בחגורות עומד על שלושים וחמישה אחוז בלבד ובצעיפים על ציון חפיפה של 0.29, כך שפריטים דקים מתפספסים לגמרי.
האם אפשר להריץ אותו בסביבת ייצור בלי מעבד גרפי?
כן, המשקל של הקבצים עומד על 180 מגה בייט בלבד עם כמות פרמטרים נמוכה. הוא מסוגל לרוץ על מעבד רגיל, אם כי עבור זמני תגובה של שברירי שנייה עדיין עדיף כרטיס מסך בסיסי.
איך מריצים
המשקל הכולל של הקבצים עומד על 180 מגה בייט עם ארבעים ושבעה מיליון פרמטרים, כך שאין צורך במערך שרתים מנופח. אפשר להריץ אותו מקומית על כרטיס מסך בסיסי או על מעבד רגיל של שרת בלי לפגוע משמעותית בזמני התגובה דרך ספריית transformers.
אם כל מה שאתם צריכים זה עיבוד תמונה בודדת מדי פעם, שירות ענן חיצוני יחסוך תחזוקה. אבל ברגע שיש נפח קבוע של תמונות קטלוג או רצון לשמור על פרטיות המשתמשים, המשקל הנמוך הופך הרצה עצמית על שרת ייעודי לבחירה הרבה יותר הגיונית וזולה.
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("image-segmentation", model="sayeed99/segformer_b3_clothes")
print(pipe("שלום"))הקבצים
5 קבצים במאגר, 180 MB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.
הרישיון
הרישיון המוגדר במטא דאטה הוא רישיון MIT, שמאפשר שימוש מסחרי, שינוי קוד והפצה בלי תמלוגים, כל עוד שומרים על הודעת זכויות היוצרים המקורית. עם זאת, כרטיס המודל מפנה לדף הרישיון של SegFormer המקורי בגיטהאב של אנבידיה, ולכן כדאי לבדוק את התנאים שם לפני שמשלבים אותו במוצר מסחרי סגור.
- שימוש מסחרי
- שינוי הקוד
- הפצה מחדש