U

Upernet Convnext Large

smp-hubによって開発
ConvNeXt-LargeエンコーダーをベースにしたUPerNetセマンティックセグメンテーションモデル、ADE20Kなどのシーン解析タスクに適しています
ダウンロード数 54
リリース時間 : 4/12/2025

モデル概要

これはConvNeXt-Largeをエンコーダーとして使用するUPerNetアーキテクチャのセマンティックセグメンテーションモデルで、高精度な画像セマンティックセグメンテーションタスクのために特別に設計されており、複雑なシーンの解析に特に優れています。

モデル特徴

高性能エンコーダー
ConvNeXt-Largeをエンコーダーとして採用し、強力な特徴抽出能力を提供します
UPerNetアーキテクチャ
UPerNetデコーダー構造を使用し、マルチスケール特徴を効果的に統合します
事前学習サポート
事前学習済みの重みを提供し、推論やファインチューニングに直接使用できます
シンプルで使いやすい
Albumentationsライブラリと統合されており、便利な前処理プロセスを提供します

モデル能力

画像セマンティックセグメンテーション
シーン解析
ピクセルレベル分類

使用事例

コンピュータビジョン
シーン理解
複雑なシーンをピクセルレベルでセマンティックセグメンテーションし、異なる物体や領域を識別します
ADE20Kデータセットで良好なパフォーマンスを示します
自動運転
道路シーン解析に使用され、道路、車両、歩行者などの要素を識別します
リモートセンシング画像分析
衛星や航空写真の地物分類や領域分割を行います
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
© 2025AIbase