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Sam.vit H
SAM-ViT-Hugeアーキテクチャに基づく画像セグメンテーションモデルで、画像内の任意のオブジェクトを正確に分割可能
ダウンロード数 143
リリース時間 : 10/8/2024
モデル概要
これは視覚Transformerアーキテクチャに基づく画像セグメンテーションモデルで、画像内の様々なオブジェクトを識別・分割できます。アダプタ技術を使用し、基本モデルを最適化しており、幅広い画像セグメンテーションタスクに適用可能です。
モデル特徴
高精度セグメンテーション
複雑な背景の対象物も含め、画像内の様々なオブジェクトを正確に分割可能
アダプタ技術
アダプタ技術を使用して基本モデルの性能を強化し、セグメンテーション効果を向上
汎用性が高い
様々なシーンやオブジェクトの画像セグメンテーションタスクに適用可能
モデル能力
画像セグメンテーション
特徴抽出
物体認識
使用事例
コンピュータビジョン
医療画像分析
医療画像内の臓器や病変領域のセグメンテーションに使用
診断精度と効率の向上
自動運転
道路シーンにおける物体認識とセグメンテーション
環境認識能力の強化
工業検査
製品欠陥の検出と位置特定
品質検査の自動化レベル向上
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