AIbase
JA
ホーム
Coco Panoptic Eomt Giant 1280
C

Coco Panoptic Eomt Giant 1280

tue-mpsによって開発
このモデルはVision Transformer (ViT)のアーキテクチャを再考することで、画像セグメンテーションタスクにおけるその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 90
リリース時間 : 3/26/2025

モデル概要

このモデルはVision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づいており、画像セグメンテーションタスクに特化して最適化されており、画像を効率的に処理して正確なセグメンテーション結果を出力できます。

モデル特徴

ViTベースの最適化アーキテクチャ
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により適したものにし、セグメンテーションの精度と効率を向上させました。
効率的な画像処理
高解像度画像を効率的に処理でき、さまざまな複雑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
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に使用され、医師の診断を支援します。
臓器領域を正確にセグメンテーションし、診断効率を向上させます。
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シーンセグメンテーションに使用され、車線、歩行者などの重要な要素を識別します。
自動運転システムの環境認識能力を向上させます。
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
English简体中文繁體中文にほんご
© 2025AIbase