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Upernet Convnext Small

smp-hubによって開発
UPerNetはConvNeXt-Smallアーキテクチャに基づくセマンティックセグメンテーションモデルで、画像分割タスクに適しています。
ダウンロード数 70
リリース時間 : 4/12/2025

モデル概要

このモデルはUPerNetアーキテクチャを採用し、ConvNeXt-Smallをエンコーダーとして組み合わせ、セマンティックセグメンテーションタスク専用に設計されており、画像内の異なるオブジェクトカテゴリを正確に識別・分割できます。

モデル特徴

効率的な分割
ConvNeXt-Smallをエンコーダーとして採用し、効率的な推論を維持しながら正確な分割結果を提供します。
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し、モデル性能を向上させます。
使いやすさ
シンプルなAPIと前処理関数を提供し、既存プロジェクトへの迅速な統合を容易にします。

モデル能力

画像分割
セマンティックセグメンテーション
オブジェクト認識

使用事例

コンピュータビジョン
シーン理解
自動運転やロボットナビゲーションにおけるシーン解析に使用
道路、建物、歩行者などの異なるオブジェクトカテゴリを正確に識別
医療画像分析
医療画像における臓器や病変領域の分割に使用
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