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Dpt Tu Test Vit

smp-test-modelsによって開発
PyTorchベースの画像セグメンテーションモデルライブラリ、様々なエンコーダ-デコーダアーキテクチャのセマンティックセグメンテーションタスクをサポート
ダウンロード数 228
リリース時間 : 4/7/2025

モデル概要

このモデルライブラリは、事前学習済みのセマンティックセグメンテーションモデルを提供し、エンコーダ-デコーダアーキテクチャを採用、様々なバックボーンネットワークをエンコーダとしてサポート、多様な画像セグメンテーションタスクに適用可能です。

モデル特徴

多様なエンコーダサポート
様々な事前学習済みエンコーダ(Vision Transformerなど)をサポート、柔軟に選択可能
動的画像サイズ
異なるサイズの入力画像を処理可能
事前学習済み重み
ImageNetで事前学習したエンコーダ重みを提供、転移学習に便利
モジュール設計
エンコーダ-デコーダ構造が明確で、カスタマイズや拡張が容易

モデル能力

画像セマンティックセグメンテーション
多様なバックボーンネットワークサポート
異なるサイズ入力処理
転移学習サポート

使用事例

医療画像
臓器セグメンテーション
CTやMRI画像で特定の臓器や組織をセグメント化
自動運転
道路シーン理解
道路、車両、歩行者などの重要な要素をセグメント化
リモートセンシング画像
土地利用分類
衛星画像中の異なる土地利用タイプをセグメント化
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