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Roadsense High Definition Street Segmentation

iammartian0によって開発
SegFormerアーキテクチャに基づく軽量画像分割モデルで、歩道シーンに特化してファインチューニングされています
ダウンロード数 63
リリース時間 : 7/7/2023

モデル概要

このモデルはMIT-B0アーキテクチャのSegFormerモデルをベースにしており、segments/sidewalk-semanticデータセットでファインチューニングされ、歩道シーン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。

モデル特徴

軽量設計
B0レベルのSegFormerアーキテクチャに基づき、リソースが限られた環境での展開に適しています
歩道シーン最適化
歩道関連シーンに特化してファインチューニングされており、関連カテゴリの認識精度が向上しています
多カテゴリ認識
道路、歩道、建物、車両など40以上のカテゴリを認識可能

モデル能力

セマンティックセグメンテーション
シーン理解
道路要素認識
都市景観分析

使用事例

スマートシティ
歩道メンテナンス監視
歩道の損傷や異常領域を自動検出
平坦な歩道の認識精度は96.11%
交通インフラ分析
道路標識、信号機などのインフラを認識
自動運転
道路シーン理解
自動運転システムに環境認識能力を提供
車両認識精度は93.32%
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