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Coco Instance Eomt Large 640
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Coco Instance Eomt Large 640

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再解釈する方法を提案し、ViTが画像セグメンテーションタスクで持つ可能性を示しています。
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 99
リリース時間 : 3/26/2025

モデル概要

このモデルはViTアーキテクチャを再設計することで、画像セグメンテーションタスクを効果的に実行できるようにし、ViTモデルを理解し使用するための新しい視点を提供します。

モデル特徴

ViTアーキテクチャの再解釈
従来のVision Transformerアーキテクチャを画像セグメンテーションタスクに適したモデルに調整します。
効率的な画像セグメンテーション
ViTが画像セグメンテーションタスクで高い性能を発揮することを示しています。
理論的革新
ViTモデルを理解し使用するための新しい視点を提供します。

モデル能力

画像セグメンテーション
ピクセルレベル予測

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されます。
自動運転のシーン理解
道路シーンにおける物体や領域のセグメンテーションに使用されます。
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