ynyg/ExamInk-Seg

ExamInk-Seg

基于 PyTorch Lightning 的墨迹二值分割模型。输入 RGB 图像，输出 1 通道墨迹掩码。

模型信息

• —架构：U-Net++ (segmentationmodelspytorch) + ResNet50 编码器 (ImageNet 预训练)
• —任务：手写/试卷墨迹二值分割
• —框架：PyTorch Lightning
• —输入：3 通道 RGB，按 ImageNet 均值/方差归一化
• —输出：1 通道 logits 掩码；对 logits 取 sigmoid 得到概率

训练概要

• —Loss：0.8 Dice (from logits) + 0.2 BCEWithLogits (pos_weight=2.0)
• —指标：IoU 与 F1（阈值 0.3 和 0.5）
• —训练裁剪：1024，随机裁剪 / 有墨迹优先裁剪，水平翻转
• —优化器：AdamW (lr 3e-5, weight_decay 1e-5)
• —学习率调度：ReduceLROnPlateau，监控 valiou05（mode=max, factor=0.5, patience=2, min_lr=1e-7）

文件

• —config.json：模型结构与训练超参数
• —model.safetensors：导出权重
• —best.ckpt：PyTorch Lightning checkpoint

推理说明

• —归一化：mean=(0.485, 0.456, 0.406)，std=(0.229, 0.224, 0.225)
• —对 logits 取 sigmoid 得到二值掩码概率
• —验证/推理使用滑窗：tile=1024，stride=768，可选水平翻转 TTA

许可证

MIT