Upernet Convnext Small

🚀 UperNet、ConvNeXt小型バックボーン

UperNetは、ConvNeXt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 で導入されました。

UperNetとConvNeXtバックボーンの組み合わせは、論文 A ConvNet for the 2020s で導入されました。

免責事項: UperNet + ConvNeXt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。

✨ 主な機能

UperNetはセマンティックセグメンテーション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、各ピクセルのセマンティックラベルを予測します。

🚀 クイックスタート

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。関心のあるタスクに対する微調整済みバージョン（様々なバックボーンを持つ）を探すには、モデルハブ を参照してください。

使い方

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。