Aggregate Segmentation
PyTorchベースのDeepLabV3Plus画像セグメンテーションモデル、効率的なセマンティックセグメンテーションタスクをサポート
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リリース時間 : 4/9/2025
モデル概要
DeepLabV3Plusは、深度畳み込みニューラルネットワークとダイレーション空間ピラミッドプーリング(ASPP)モジュールを組み合わせた先進的なセマンティックセグメンテーションモデルで、ピクセルレベルの画像分割を効率的に行えます。
モデル特徴
高効率エンコーダー
EfficientNet-b5をエンコーダーとして使用し、高性能を維持しながら計算リソース要件を削減
ダイレーション空間ピラミッドプーリング
ASPPモジュールを採用してマルチスケールのコンテキスト情報を捕捉し、セグメンテーション精度を向上
分離可能畳み込み
デコーダーで分離可能畳み込みを使用し、モデルの複雑さを低減
事前学習サポート
ImageNetの事前学習済み重みを使用した初期化をサポート
モデル能力
画像のセマンティックセグメンテーション
ピクセルレベル分類
マルチスケール特徴抽出
使用事例
医用画像
臓器セグメンテーション
CTやMRIスキャンで特定の臓器や組織を分割
自動運転
道路シーン理解
道路、歩行者、車両などの主要要素を分割
リモートセンシング画像
土地利用分類
衛星画像で土地被覆タイプを分割
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