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Segformer B3 Finetuned Ade 512 512

nvidiaによって開発
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。
ダウンロード数 13.13k
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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