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Segformer B2 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 651
リリース時間 : 11/29/2024

モデル概要

これはPyTorchで実装されたSegformerモデルで、都市の街路景観のセマンティックセグメンテーションタスクに使用されます。モデルはMIT-B2をエンコーダーとして使用し、1024x1024の解像度でトレーニングされており、都市のシーン詳細なセグメンテーションに適しています。

モデル特徴

効率的なセグメンテーションアーキテクチャ
Segformerアーキテクチャを採用し、Transformerの利点と効率的なセグメンテーション性能を組み合わせています
高解像度処理
1024x1024の高解像度入力をサポートし、都市景観の詳細なセグメンテーションに適しています
事前学習済みモデル
Cityscapesデータセットで事前学習されたモデル重みを提供し、推論に直接使用できます

モデル能力

街路景観画像のセマンティックセグメンテーション
ピクセルレベル分類
都市景観理解

使用事例

インテリジェント交通
道路シーン解析
道路、車両、歩行者などの交通要素を識別
自動運転システムの環境認識に使用可能
都市計画
都市インフラ分析
建物、道路、緑地帯などの都市要素を識別
都市計画の意思決定を支援
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