Upernet Swin Large

🚀 OpenMMLab/UperNet-Swin-Large

UperNetフレームワークを用いたセマンティックセグメンテーションモデルで、Swin Transformerをバックボーンとして使用しています。

🚀 クイックスタート

UperNetは、セマンティックセグメンテーションのためのフレームワークです。このモデルは、Swin Transformerをバックボーンとして使用し、各ピクセルのセマンティックラベルを予測します。

✨ 主な機能

• UperNetフレームワークを用いた高精度なセマンティックセグメンテーション
• Swin Transformerバックボーンによる強力な特徴抽出能力

📚 ドキュメント

モデルの説明

UperNetは、セマンティックセグメンテーションのためのフレームワークです。バックボーン、Feature Pyramid Network (FPN)、およびPyramid Pooling Module (PPM) などのいくつかのコンポーネントで構成されています。

任意のビジュアルバックボーンをUperNetフレームワークに組み込むことができます。このフレームワークは、各ピクセルのセマンティックラベルを予測します。

想定される用途と制限

生モデルをセマンティックセグメンテーションに使用することができます。興味のあるタスクに対する微調整済みバージョン（様々なバックボーンを持つ）を探すには、モデルハブを参照してください。

使い方

コード例については、ドキュメントを参照してください。

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。