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Upernet Swin Large
MIT
Swin Transformerアーキテクチャに基づく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
110
0
Upernet Swin Small
MIT
Swin Transformer小型アーキテクチャをベースにした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
画像セグメンテーション
Safetensors
SafetensorsU
smp-hub
100
0
Upernet Convnext Large
MIT
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
画像セグメンテーション
U
smp-hub
54
0
Upernet Convnext Small
MIT
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。
画像セグメンテーション
U
smp-hub
70
0
Upernet Convnext Tiny
MIT
ConvNeXt-TinyエンコーダーをベースにしたUPerNet画像セグメンテーションモデルで、セマンティックセグメンテーションタスクに適しています
画像セグメンテーション
U
smp-hub
149
0
Segformer B5 640x640 Ade 160k
その他
PyTorchベースのSegformer画像セグメンテーションモデル、ADE20Kデータセットの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
S
smp-hub
274
0
Segformer B1 512x512 Ade 160k
その他
PyTorchベースのSegformerモデル、セマンティックセグメンテーションタスク用、ADE20Kデータセットで事前学習済み
画像セグメンテーション
S
smp-hub
20
0
Finetune Instance Segmentation Ade20k Mini Mask2former No Trainer
これはADE20K-miniデータセットでファインチューニングされたMask2Formerインスタンスセグメンテーションモデルで、画像内の異なるオブジェクトインスタンスを識別・分割できます。
画像セグメンテーション
Transformers
TransformersF
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0
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