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Upernet Tu Resnet18

smp-test-modelsによって開発
UPerNetはPyTorchで実装された画像セグメンテーションモデルで、セマンティックセグメンテーションタスクをサポートします。
ダウンロード数 267
リリース時間 : 12/23/2024

モデル概要

UPerNetは効率的なセマンティックセグメンテーションモデルで、シーン理解や医療画像解析など様々な画像セグメンテーションタスクに適しています。

モデル特徴

柔軟なエンコーダ選択
ResNetなど複数の事前学習済みエンコーダをサポートし、タスク要件に応じて柔軟に選択可能です。
効率的なデコーダ設計
最適化されたデコーダ構造を採用し、セグメンテーション精度と推論速度を向上させます。
容易な統合
シンプルなAPIを提供し、他のPyTorchプロジェクトとの統合が容易です。

モデル能力

画像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
シーン理解

使用事例

コンピュータビジョン
シーンセグメンテーション
自動運転における道路や障害物のセグメンテーションに使用されます。
医療画像解析
医療画像における臓器や病変領域のセグメンテーションに使用されます。
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