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Clipseg Rd64 Refined
C

Clipseg Rd64 Refined

CIDASによって開発
CLIPSegはテキストと画像プロンプトに基づく画像セグメンテーションモデルで、ゼロショットおよびワンショット画像セグメンテーションタスクをサポートします。
画像セグメンテーション
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#ゼロショット画像セグメンテーション#テキストプロンプトセグメンテーション#次元削減最適化
ダウンロード数 10.0M
リリース時間 : 11/1/2022

モデル概要

このモデルはLüddeckeらによって提案され、より複雑な畳み込み構造を採用し、ゼロショットおよびワンショット画像セグメンテーションタスク専用に設計されています。

モデル特徴

ゼロショット画像セグメンテーション
トレーニングなしで直接画像セグメンテーションタスクを実行可能。
ワンショット学習
わずかなサンプルで新しいタスクに適応可能。
最適化された畳み込み構造
次元を64に削減し、より複雑な畳み込み構造を採用することで性能を向上。

モデル能力

画像セグメンテーション
ゼロショット学習
ワンショット学習

使用事例

コンピュータビジョン
テキストプロンプトに基づく画像セグメンテーション
テキスト記述により画像内の特定オブジェクトを直接セグメンテーション。
テキスト記述のターゲットオブジェクトを正確にセグメンテーション可能。
画像プロンプトに基づく画像セグメンテーション
サンプル画像によりターゲットオブジェクトを直接セグメンテーション。
サンプル画像と類似のターゲットオブジェクトを正確にセグメンテーション可能。
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