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Upernet Convnext Xlarge

openmmlabによって開発
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、ConvNeXtをバックボーンネットワークとして採用し、各ピクセルのセマンティックラベルを予測できます。
ダウンロード数 659
リリース時間 : 1/13/2023

モデル概要

UperNetはセマンティックセグメンテーションのフレームワークで、バックボーンネットワーク、特徴ピラミッドネットワーク(FPN)、およびピラミッドプーリングモジュール(PPM)を含みます。このモデルはConvNeXt xlargeアーキテクチャを組み合わせており、シーン理解タスクに適しています。

モデル特徴

効率的なセマンティックセグメンテーション
ConvNeXt xlargeバックボーンネットワークを組み合わせることで、効率的なセマンティックセグメンテーション能力を提供します。
マルチコンポーネントアーキテクチャ
特徴ピラミッドネットワーク(FPN)とピラミッドプーリングモジュール(PPM)を含み、セグメンテーション精度を向上させます。
シーン理解
シーン理解タスクに適しており、各ピクセルのセマンティックラベルを予測できます。

モデル能力

画像セグメンテーション
シーン理解
ピクセルレベルセマンティック予測

使用事例

コンピュータビジョン
自動運転のシーン理解
自動運転における道路、車両、歩行者のセグメンテーションに使用されます。
医療画像分析
医療画像内の臓器や病変領域のセグメンテーションに使用されます。
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