# ConvNeXtバックボーン

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。

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

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、各ピクセルのセマンティックラベルを予測できます。

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、各ピクセルのセマンティックラベルを予測できます。

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。

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をバックボーンとして使用し、各ピクセルにセマンティックラベルを予測できます。