Upernet Convnext Base

🚀 UperNet、ConvNeXtベースサイズのバックボーン

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。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、UperNetとConvNeXtベースサイズのバックボーンを用いたセマンティックセグメンテーションモデルについて紹介します。

✨ 主な機能

• UperNetフレームワークを使用したセマンティックセグメンテーション。
• 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。
• 各ピクセル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に対してセマンティックラベルを予測します。

想定される用途と制限

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。関心のあるタスクに対する微調整済みバージョン（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。