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Coco Panoptic Eomt Large 640
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Coco Panoptic Eomt Large 640

tue-mpsによって開発
このモデルは、Vision Transformer (ViT) が画像セグメンテーションタスクにおいて持つ可能性を明らかにし、特定のアーキテクチャ調整によりセグメンテーションタスクに適応させています。
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 217
リリース時間 : 3/26/2025

モデル概要

この論文が提案するモデルは、Vision Transformer (ViT) アーキテクチャが適切に調整されると、画像セグメンテーションタスクに効果的に適用できることを示し、ViTの応用範囲を拡大しています。

モデル特徴

ViTアーキテクチャの適応的調整
特定の改良により、元々分類用のViTアーキテクチャを画像セグメンテーションタスクに適用可能にしました。
効率的なセグメンテーション能力
トランスフォーマーアーキテクチャが密集予測タスクにおいて持つ可能性を示しています。

モデル能力

画像セグメンテーション
セマンティックセグメンテーション
密集予測

使用事例

コンピュータビジョン
医療画像分析
医療画像における臓器や病変領域のセグメンテーションに使用
自動運転のシーン理解
道路シーンにおける物体や走行可能領域のセグメンテーションに使用
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