Upernet Swin Tiny

🚀 UperNet, Swin Transformer tiny-sized backbone

UperNetは、Swin Transformerをバックボーンとした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。UperNetは、Xiaoらによる論文 Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding で紹介されました。

UperNetとSwin Transformerのバックボーンを組み合わせた手法は、論文 Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows で紹介されました。

免責事項: UperNet + Swin Transformerをリリース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ました。

🚀 クイックスタート

このUperNetモデルは、セマンティックセグメンテーションに使用できます。コードの使用例については、ドキュメント を参照してください。

✨ 主な機能

• 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、各ピクセルのセマンティックラベルを予測します。

📚 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す。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、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。

想定される使用法と制限

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使用）を探すには、モデルハブ を参照してください。

使い方

コードの使用例については、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。