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Segformer B5 640x640 Ade 160k

smp-hubによって開発
PyTorchベースのSegformer画像セグメンテーションモデル、ADE20Kデータセットのセマンティックセグメンテーションタスクに適応
ダウンロード数 274
リリース時間 : 11/29/2024

モデル概要

Segformer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、ハイブリッドTransformerアーキテクチャを採用し、ADE20Kデータセットで優れた性能を発揮します。

モデル特徴

効率的なTransformerアーキテクチャ
ハイブリッドTransformerアーキテクチャを採用し、CNNとTransformerの利点を組み合わせています
事前学習サポート
事前学習済みの重みを提供し、推論やファインチューニングに直接使用可能
マルチスケール特徴融合
異なるスケールの画像特徴を効果的に処理できます

モデル能力

画像セマンティックセグメンテーション
シーン理解
ピクセルレベル分類

使用事例

コンピュータビジョン
シーン解析
複雑なシーン内の各要素をピクセルレベルで分類
ADE20Kデータセットで良好な性能を発揮
自動運転
道路シーン理解に使用され、道路、車両、歩行者などの要素を識別
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