# シーン解析

UperNetはセマンティックセグメンテーションのためのフレームワークで、Swin Transformerをバックボーンネットワークとして採用し、ピクセルレベルのセマンティックラベル予測を実現できます。

UperNetは、ピクセルレベルのセマンティックラベル予測のためのConvNeXt大型バックボーンネットワークを組み合わせたセマンティックセグメンテーションフレームワークです。

UperNetはセマンティックセグメンテーションのためのフレームワークで、ConvNeXtをバックボーンネットワークとして採用し、ピクセルレベルのセマンティックラベル予測を実現できます。

画像の内容をテキスト記述に変換できるモデルで、さまざまな視覚言語タスクに適用可能です。

ADE20kデータセットでトレーニングされたセマンティックセグメンテーションモデルで、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、パノプティックセグメンテーションタスクを統一フレームワークで処理

これはADE20kデータセットでファインチューニングされた密な予測トランスフォーマー（DPT）モデルで、セマンティックセグメンテーションタスクに使用されます。

SegFormerはTransformer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、ADE20kデータセットでファインチューニングされており、画像分割タスクに適しています。

SegFormerはTransformer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、ADE20kデータセットでファインチューニングされており、512x512解像度の画像セグメンテーションタスクに適しています。