Segformer B3 Finetuned Ade 512 512
このSegFormerモデルは512x512解像度でADE20kデータセットに対してファインチューニングされ、階層型Transformerエンコーダーと軽量な全MLPデコーダーヘッドアーキテクチャを採用しています。
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リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
SegFormerはTransformerベースのセマンティックセグメンテーションモデルで、画像分割タスクに適しており、ADE20KやCityscapesなどのセマンティックセグメンテーションベンチマークで優れた性能を発揮します。
モデル特徴
効率的な設計
階層型Transformerエンコーダーと軽量な全MLPデコーダーヘッドアーキテクチャを採用し、簡潔で効率的なセマンティックセグメンテーションを実現。
高性能
ADE20KやCityscapesなどのセマンティックセグメンテーションベンチマークで優れた性能を発揮。
事前学習+ファインチューニング
階層型TransformerはまずImageNet-1kで事前学習され、その後デコーダーヘッドを追加して下流データセットで共同ファインチューニングされます。
モデル能力
画像セマンティックセグメンテーション
シーン解析
使用事例
コンピュータビジョン
住宅シーン解析
住宅画像をセマンティックセグメンテーションし、異なる物体や領域を識別。
城シーン解析
城の画像をセマンティックセグメンテーションし、異なる建築構造や環境要素を識別。
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