# ConvNeXtバックボーン

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 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
Upernet Convnext Xlarge
MIT
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。
画像セグメンテーション Transformers 英語
U
openmmlab
659
2
Upernet Convnext Large
MIT
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。
画像セグメンテーション Transformers 英語
U
openmmlab
23.09k
0
Upernet Convnext Base
MIT
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。
画像セグメンテーション Transformers 英語
U
openmmlab
178
1
Upernet Convnext Small
MIT
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。
画像セグメンテーション Transformers 英語
U
openmmlab
43.31k
31
Upernet Convnext Tiny
MIT
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。
画像セグメンテーション Transformers 英語
U
openmmlab
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3
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