upernet - convnext - largeオープンソースセマンティックセグメンテーションモデル - 無料でピクセルレベルのセマンティックラベル予測を実現

Upernet Convnext Large

openmmlabによって開発

UperNetは、ピクセルレベルのセマンティックラベル予測のためのConvNeXt大型バックボーンネットワークを組み合わせたセマンティックセグメンテーションフレームワークです。

ダウンロード数 23.09k

リリース時間 : 1/13/2023

モデル概要

UperNetは、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）、ピラミッドプーリングモジュール（PPM）などのコアコンポーネントを含む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、任意の視覚バックボーンネットワークを接続してピクセルごとの予測をサポートします。

柔軟なバックボーンネットワークサポート

UperNetフレームワークは、任意の視覚バックボーンネットワークを接続可能で、高い柔軟性を備えています。

マルチスケール特徴融合

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）によるマルチスケール特徴融合により、セグメンテーション精度を向上させます。

モダンな畳み込みアーキテクチャ

ConvNeXtをバックボーンネットワークとして採用し、モダンな畳み込みネットワーク設計コンセプトを組み合わせてモデル性能を向上させます。

画像セグメンテーション

ピクセルレベルセマンティック予測

シーン理解

コンピュータビジョン

シーン解析

複雑なシーンをセマンティックセグメンテーションし、異なる物体や領域を識別します。

自動運転環境認識

自動運転システムにおける道路、障害物、歩行者の識別に使用されます。

シーマンティックセグメンテーション用のUperNetフレームワークで、ConvNeXtバックボーンを活用しています。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バックボーンの組み合わせは、論文 A ConvNet for the 2020s で紹介されました。

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。

このセクションでは、UperNetとConvNeXtバックボーンを用いたシーマンティックセグメンテーションモデルについて説明します。

UperNetはシー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、各ピクセルのシーマンティックラベルを予測します。