Upernet Swin Base

🚀 UperNet, Swin Transformer base-sized backbone

UperNetは、Swin Transformerのバックボーンを活用したセマンティックセグメンテーションのためのフレームワークです。UperNetは、Xiaoらによる論文 Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding で紹介されました。

UperNetとSwin Transformerのバックボーンを組み合わせた手法は、論文 Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows で紹介されました。

免責事項: UperNet + Swin Transformerをリリースしたチームはこのモデルのモデルカードを作成していないため、このモデルカードはHugging Faceチームによって作成されました。

🚀 クイックスタート

このモデルは、セマンティックセグメンテーションに使用できます。興味のあるタスクに関する微調整済みバージョン（様々なバックボーンを使用）を モデルハブ で探すことができます。

コード例

コード例については、ドキュメント を参照してください。

✨ 主な機能

UperNetはセマンティックセグメンテーションのためのフレームワークで、バックボーン、Feature Pyramid Network (FPN)、Pyramid Pooling Module (PPM) などのいくつかのコンポーネントで構成されています。

任意のビジュアルバックボーンをUperNetフレームワークに組み込むことができます。このフレームワークは、各ピクセルに対してセマンティックラベルを予測します。

📚 ドキュメント

モデルの説明

UperNetは、セマンティックセグメンテーションのためのフレームワークです。バックボーン、Feature Pyramid Network (FPN)、Pyramid Pooling Module (PPM) などのコンポーネントで構成されています。任意のビジュアルバックボーンをUperNetフレームワークに組み込むことができ、各ピクセルに対してセマンティックラベルを予測します。

想定される用途と制限

生のモデルをセマンティックセグメンテーションに使用することができます。興味のあるタスクに関する微調整済みバージョン（様々なバックボーンを使用）を モデルハブ で探すことができます。

使用方法

コード例については、ドキュメント を参照してください。

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。