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Coco Panoptic Eomt Large 1280
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Coco Panoptic Eomt Large 1280

tue-mpsによって開発
この論文は、Vision Transformer (ViT) を画像セグメンテーションモデルとして捉える新しい視点を提案し、画像セグメンテーションタスクにおける可能性を探求しています。
画像セグメンテーション
PyTorch
オープンソースライセンス:MIT#ViTアーキテクチャ#画像セマンティックセグメンテーション#高精度セグメンテーション
ダウンロード数 119
リリース時間 : 3/26/2025

モデル概要

このモデルは、Vision Transformer (ViT) のアーキテクチャを再解釈することで、画像セグメンテーションタスクにおける有効性を示しています。論文では、ViTのセグメンテーションタスクにおける性能を探求し、改善方法を提案している可能性があります。

モデル特徴

ViTをセグメンテーションモデルとして
Vision Transformer (ViT) のアーキテクチャを再解釈し、画像セグメンテーションタスクに適用可能にします。
効率的なセグメンテーション
ViTのアテンションメカニズムを利用して効率的な画像セグメンテーションを実現します。
クロスドメイン応用
医療画像や自動運転など、様々な画像セグメンテーションシナリオに適用可能です。

モデル能力

画像セグメンテーション
アテンションメカニズム分析
高解像度画像処理

使用事例

医療画像
臓器セグメンテーション
医療画像における臓器セグメンテーションタスクに使用されます。
自動運転
道路シーンセグメンテーション
自動運転における道路や障害物のセグメンテーションに使用されます。
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