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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。

モデル特徴

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。

モデル能力

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

使用事例

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。
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