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Segformer B0 1024x1024 City 160k

smp-hubによって開発
Segformerアーキテクチャに基づく軽量セマンティックセグメンテーションモデル、Cityscapesデータセットで事前学習済み
ダウンロード数 269
リリース時間 : 11/29/2024

モデル概要

このモデルはSegformerアーキテクチャを採用し、都市景観画像のセマンティックセグメンテーションタスク専用に設計されており、画像中の異なる物体カテゴリを識別・分割できます。

モデル特徴

軽量アーキテクチャ
mit_b0エンコーダを採用し、性能を維持しながら計算リソース要件を削減
高解像度処理
1024x1024解像度の入力をサポートし、詳細に富んだ街景画像の処理に適している
事前学習済み重み
Cityscapesデータセットで160k回のイテレーション訓練を完了し、すぐに使用可能

モデル能力

街景画像分割
多クラス物体認識
高解像度画像処理

使用事例

インテリジェント交通
道路シーン理解
都市道路画像を分析し、車線、歩行者、車両などの要素を識別
自動運転システムの環境認識に利用可能
都市計画
都市インフラ分析
航空写真や街景画像から都市インフラを識別・分類
都市計画や維持管理の意思決定を支援
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