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Clipseg Rd64
C

Clipseg Rd64

CIDASによって開発
CLIPSegはテキストと画像プロンプトに基づく画像セグメンテーションモデルで、ゼロショットおよびワンショット画像セグメンテーションタスクをサポートします。
画像セグメンテーション
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#ゼロショット画像セグメンテーション#テキストプロンプトセグメンテーション#視覚-言語統合モデル
ダウンロード数 62
リリース時間 : 11/4/2022

モデル概要

このモデルはLüddeckeらによって提案され、CLIPの視覚-言語理解能力を組み合わせた画像セグメンテーションに特に適しており、新しいカテゴリへの迅速な適応が必要なシナリオに最適です。

モデル特徴

ゼロショットセグメンテーション
特定のカテゴリのトレーニングなしでセグメンテーションタスクを実行可能
マルチモーダルプロンプト
テキストと画像を同時にセグメンテーションプロンプトとして使用可能
軽量版
次元を64に削減した圧縮版で、性能と効率のバランスを実現

モデル能力

画像セグメンテーション
ゼロショット学習
マルチモーダル理解
意味的セグメンテーション

使用事例

コンピュータビジョン
インタラクティブ画像編集
テキストプロンプトを使用して画像内の特定オブジェクトを迅速に選択し編集
精密なオブジェクトレベルの画像操作を実現
視覚的質問応答システム
テキスト質問と組み合わせて画像内の関連領域を特定
視覚的質問応答システムの説明能力を強化
医療画像
病変領域アノテーション
自然言語記述を使用して医療画像分析を支援
専門的なアノテーション需要を削減
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