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Segformer B3 1024x1024 City 160k

smp-hubによって開発
Segformerアーキテクチャに基づくセマンティックセグメンテーションモデルで、Cityscapesデータセット向けに最適化されています
ダウンロード数 14
リリース時間 : 11/29/2024

モデル概要

このモデルはTransformerアーキテクチャに基づくセマンティックセグメンテーションモデルで、都市景観画像のピクセル単位分類タスク専用に設計されています。Segformerのハイブリッド設計を採用し、CNNとTransformerの利点を組み合わせています。

モデル特徴

ハイブリッドアーキテクチャ設計
CNNとTransformerの利点を組み合わせ、効率的な計算を維持しながらグローバルなコンテキスト情報を取得
高解像度処理
1024x1024解像度の入力をサポートし、高精度なセグメンテーションタスクに適しています
事前学習済み重み
Cityscapesデータセットで事前学習された重みを提供し、推論に直接使用可能

モデル能力

街路景観画像のセグメンテーション
ピクセル単位分類
高解像度画像処理

使用事例

自動運転
道路シーン理解
道路、歩行者、車両などの重要な要素を識別
Cityscapesデータセットで良好な性能を発揮
都市管理
インフラ分析
道路、建物などの都市インフラを識別・分類
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