Upernet Swin Small

🚀 OpenMMLab/UperNet-Swin-Small

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採用しています。高精度な画像セグメンテーションを実現します。

🚀 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。Xiaoらによる論文 Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding で紹介されました。Swin Transformerをバックボーンとして組み合わせたアプローチは、論文 Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows で紹介されました。

なお、UperNet + Swin Transformerを公開したチームはこのモデルのモデルカードを作成していないため、このモデルカードはHugging Faceチームによって作成されています。

✨ 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をバックボーンとして採用し、画像の特徴を効果的に捉えます。

📚 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、バックボーン、Feature Pyramid Network (FPN)、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、各ピクセルに対してセマンティックラベルを予測します。

使用目的と制限事項

生の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のバージョン（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。