Upernet Convnext Tiny

🚀 UperNet, ConvNeXt tiny-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のため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。

🚀 クイックスタート

このモデルは、セマンティックセグメンテーションに使用できます。興味のあるタスクに関して、微調整されたバージョン（様々なバックボーンを持つ）を モデルハブ で探すことができます。

✨ 主な機能

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、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。

💻 使用例

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。