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ADE20K適応

# ADE20K適応

Upernet Swin Tiny
MIT
UPerNetはConvNeXt-Tinyアーキテクチャをベースにした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。
画像セグメンテーション Safetensors
U
smp-hub
191
0
Upernet Convnext Xlarge
MIT
ConvNeXt-XLargeエンコーダーを基にしたUPerNetセマンティックセグメンテーションモデル、高精度な画像分割タスクに適しています
画像セグメンテーション
U
smp-hub
62
0
Upernet Convnext Base
MIT
ConvNeXtアーキテクチャに基づくUPerNet画像セグメンテーションモデル、セマンティックセグメンテーションタスクに適応
画像セグメンテーション
U
smp-hub
57
0
Dpt Large Ade20k
MIT
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データセットに最適化されています
画像セグメンテーション Safetensors
D
smp-hub
279
0
Mit B1
その他
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、階層型エンコーダと軽量MLPデコーダを採用しています。
画像セグメンテーション Transformers
M
nvidia
7,305
1
Mit B2
その他
SegFormerはTransformerベースのセマンティックセグメンテーションモデルで、エンコーダーはImagenet-1kでファインチューニングされています。
画像セグメンテーション Transformers
M
nvidia
13.86k
4
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