# ADE20kデータセット

初のマルチタスク汎用画像セグメンテーションフレームワーク、単一モデルで意味/インスタンス/パノプティックセグメンテーションタスクをサポート

OneFormerは初のマルチタスク汎用画像分割フレームワークで、単一のモデルでセマンティック分割、インスタンス分割、パノラマ分割のタスクをサポートします。

ADE20kデータセットを基に訓練されたセマンティックセグメンテーションモデルで、統一フレームワークを用いてインスタンス/セマンティック/パノラマセグメンテーションタスクを処理します。

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。

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/セマンティック/パノプティックセグメンテーションタスクを統一的に処理するフレームワークを採用

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。

ADE20kデータセットを基に訓練されたMaskFormerセマンティックセグメンテーションモデルで、Swinバックボーンネットワークを採用し、インスタンス/セマンティック/パノラマセグメンテーションタスクを統一的に処理します。

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