Upernet Convnext Xlarge

🚀 UperNet, ConvNeXt xlarge-sized backbone

UperNetは、ConvNeXtバックボーンを活用したセマンティックセグメンテーション用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ConvNeXtバックボーンを組み合わせたものは、論文 A ConvNet for the 2020s で紹介されています。

免責事項: UperNet + ConvNeXt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。以下のセクションでは、モデルの詳細、使用目的、制限事項、使用方法について説明します。

✨ 主な機能

• UperNetはセマンティックセグメンテーション用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、各画素に対して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用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ます。このフレームワークは、各画素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。関心のあるタスクで微調整されたバージョン（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。

使用方法

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。