# Transformerセマンティックセグメンテーション

DETR-Resnet50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、Core MLフォーマットにより効率的なモバイルデプロイメントを実現します。

1024x1024解像度でCityScapesデータセットにファインチューニングされたSegFormerセマンティックセグメンテーションモデルで、階層型Transformerエンコーダと軽量な全MLPデコーダヘッドアーキテクチャを採用しています。

このSegFormerモデルは512x512解像度でADE20kデータセットに対してファインチューニングされ、階層型Transformerエンコーダーと軽量な全MLPデコーダーヘッドアーキテクチャを採用しています。