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Some Chives SF
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Some Chives SF

TristanPermentierによって開発
画像セグメンテーションタスク用の深層学習モデルで、画像内の異なるオブジェクトや領域を正確に分割できます。
画像セグメンテーション
Transformers
#高精度セグメンテーション#医用画像解析#リアルタイムエッジ検出
ダウンロード数 14
リリース時間 : 9/15/2023

モデル概要

このモデルは画像セグメンテーションタスクに特化しており、画像内の異なるオブジェクトや領域を識別・分割することができ、様々なシナリオでの画像分析ニーズに対応します。

モデル特徴

高精度セグメンテーション
画像内の異なるオブジェクトや領域を正確に識別・分割できます。
マルチシナリオ対応
医用画像、自動運転、工業検査など、様々なシナリオでの画像セグメンテーションニーズに対応します。
効率的な処理
高解像度画像を効率的に処理し、迅速なセグメンテーション結果を提供します。

モデル能力

画像セグメンテーション
オブジェクト認識
領域分割

使用事例

医用画像
腫瘍分割
医用画像内の腫瘍領域を分割し、医師の診断を支援します。
正確な腫瘍領域分割結果を提供し、診断精度の向上に貢献します。
自動運転
道路シーン分割
道路シーン内の車両、歩行者、道路標識などのオブジェクトを分割します。
リアルタイムの道路シーン分割結果を提供し、自動運転システムの意思決定を支援します。
工業検査
欠陥検出
工業製品内の欠陥領域を分割し、品質検査を行います。
製品欠陥を正確に識別し、検査効率を向上させます。
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