Segformer Sidewalk
このモデルは512x512解像度でsegments/sidewalk-semanticデータセットをファインチューニングしたSegFormerモデルで、セマンティックセグメンテーションタスクに適しています。
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リリース時間 : 6/12/2022
モデル概要
SegFormerは階層型Transformerエンコーダと軽量な全MLPデコーダヘッドアーキテクチャを採用し、セマンティックセグメンテーションタスクで優れた性能を発揮します。本モデルは歩道セマンティックセグメンテーション向けにファインチューニングされています。
モデル特徴
階層型Transformerアーキテクチャ
階層型Transformerエンコーダを採用し、異なるスケールの視覚的特徴を効果的に捉えることができます
軽量デコーダヘッド
全MLPデコーダヘッドアーキテクチャを使用し、高性能を維持しながら計算複雑性を低減します
高解像度処理
512x512解像度の画像入力をサポートし、精密なセマンティックセグメンテーションタスクに適しています
モデル能力
画像セマンティックセグメンテーション
歩道領域認識
都市景観分析
使用事例
スマートシティ
歩道メンテナンス検出
都市の歩道の損傷領域を識別し、市政メンテナンスを支援します
歩道領域を正確にセグメンテーションし異常を識別できます
自動運転
走行可能領域認識
自動運転システムに歩道領域セグメンテーション情報を提供します
車両が安全な経路を計画するのに役立ちます
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