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Segformer Trainer Test

nielsrによって開発
nvidia/mit-b0アーキテクチャを基にsegments/sidewalk-semanticデータセットでファインチューニングした画像セグメンテーションモデル
ダウンロード数 14
リリース時間 : 4/19/2022

モデル概要

このモデルは歩道のセマンティックセグメンテーションタスク向けに最適化されたSegFormerアーキテクチャの実装で、ストリートビュー画像分析に適しています

モデル特徴

軽量アーキテクチャ
MIT-B0をバックボーンネットワークとして採用し、性能と計算効率のバランスを実現
ストリートビュー最適化
歩道セマンティックセグメンテーションタスク向けに特別にファインチューニングされ、都市環境分析に適しています

モデル能力

画像セグメンテーション
セマンティックシーン理解
ストリートビュー要素認識

使用事例

スマートシティ
歩道状況モニタリング
歩道領域と障害物分布を自動的に識別・分析
自動運転
走行可能領域識別
自動運転システムが安全な通行領域を識別するのを支援
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