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Test Mask2former Swin Large Cityscapes Semantic

kroixyによって開発
Swinバックボーンネットワークを基にした大規模Mask2Formerモデルで、Cityscapesのセマンティックセグメンテーションタスク向けにトレーニングされ、統一アーキテクチャで画像セグメンテーションタスクを処理します
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リリース時間 : 2/11/2025

モデル概要

Mask2Formerは汎用画像セグメンテーションモデルで、一連のマスクと対応するラベルを予測することで、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、パノプティックセグメンテーションのタスクを統一的に処理します。前世代モデルと比較して性能と効率の両方が向上しています。

モデル特徴

統一セグメンテーションアーキテクチャ
マスクとラベルを予測する統一パラダイムにより、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、パノプティックセグメンテーションの3大タスクを処理します
マスクアテンションメカニズム
革新的なマスクアテンションメカニズムを採用したTransformerデコーダーで、計算量を増やさずに性能を向上させます
効率的なトレーニング戦略
マスク全体ではなくサブサンプリングポイントで損失を計算することで、トレーニング効率を大幅に向上させます
マルチスケール特徴処理
従来のピクセルデコーダーの代わりにマルチスケール変形可能アテンションTransformerを採用し、特徴抽出能力を強化します

モデル能力

画像セマンティックセグメンテーション
多クラス物体認識
ピクセルレベルアノテーション

使用事例

自動運転
街路景観のセマンティック理解
都市道路シーンにおける車両、歩行者、道路などの各要素をピクセルレベルでセグメンテーションします
自動運転システムの環境認識モジュールに利用可能
地理情報システム
航空写真分析
航空写真や衛星画像における建物、植生、水域などを分類識別します
都市計画や土地資源管理を支援
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