# パノプティックセグメンテーション

Swin Transformerベースの汎用画像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

Mask2Formerは、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、パノプティックセグメンテーションのタスクを処理できる統一画像セグメンテーションフレームワークです。このモデルはSwin-Tinyバックボーンネットワークに基づいており、Cityscapesデータセットでセマンティックセグメンテーションタスクのファインチューニングが行われています。

Swinバックボーンネットワークに基づくMask2Formerの小型バージョン、Cityscapesセマンティックセグメンテーションタスク向けにトレーニング

Mask2FormerはTransformerアーキテクチャに基づく汎用画像セグメンテーションモデルで、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、パノプティックセグメンテーションのタスクを処理できます。

Mask2FormerはTransformerベースの統一画像セグメンテーションモデルで、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、パノプティックセグメンテーションのタスクを処理できます。

Swinバックボーンネットワークの大規模バージョンに基づき、ADE20kセマンティックセグメンテーションデータセットでトレーニングされたMask2Formerモデル。画像セグメンテーションタスクを統一的なパラダイムで処理します。

Mask2Formerは、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、パノプティックセグメンテーションタスクを処理できる汎用画像セグメンテーションモデルで、一連のマスクとそれに対応するラベルを予測することで実現します。

ADE20kデータセットでトレーニングされた汎用画像セグメンテーションモデル。統一フレームワークでインスタンス/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処理

Swin大型バックボーンネットワークを基にADE20kパノプティックセグメンテーションデータセットで訓練されたMask2Formerモデルで、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、パノプティックセグメンテーションのタスクを統一的なパラダイムで処理します。

Swinバックボーンネットワークに基づくMask2Formerの大規模バージョンで、パノプティックセグメンテーションタスク向けに設計され、Mapillary Vistasデータセットでトレーニング

Swinバックボーンネットワークに基づく大規模Mask2Formerモデルで、汎用画像セグメンテーションタスク向けに設計されており、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、パノプティックセグメンテーションを統一的に処理します。

Swinバックボーンネットワークを基にした大規模なMask2Formerモデルで、Cityscapesセマンティックセグメンテーションタスク向けにトレーニングされ、統一アーキテクチャで様々な画像セグメンテーションタスクを処理します。

Swinバックボーンネットワークを基にした小型Mask2Formerモデル、Cityscapesデータセットのパノプティックセグメンテーションタスク向けに最適化

Swinバックボーンネットワークを基にしたMask2Formerモデルで、Cityscapesデータセットのパノプティックセグメンテーションタスク向けに最適化されて訓練されています

Swin-Tinyバックボーンネットワークを基にしたMask2Formerモデル、都市景観パノプティックセグメンテーションタスク向けに最適化

Mask2FormerはTransformerベースの統一画像セグメンテーションモデルで、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、パノプティックセグメンテーションタスクをサポートし、マスクアテンションメカニズムにより性能を向上

Swinバックボーンネットワークに基づくMask2Formerの小規模バージョンで、COCOデータセットのパノプティックセグメンテーションタスクに最適化されています

Swinバックボーンネットワークに基づくMask2Formerの大型バージョンで、COCOデータセットのパノプティックセグメンテーションタスク向けに訓練された統一画像セグメンテーションモデル

Swinバックボーンネットワークに基づくMask2Formerモデルで、COCOパノプティックセグメンテーションデータセットでトレーニングされ、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、パノプティックセグメンテーションタスクを統一的なパラダイムで処理します。

統一画像セグメンテーションの単一Transformerアーキテクチャで、意味的セグメンテーション、インスタンスセグメンテーション、パノプティックセグメンテーションの3大タスクをサポート

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

Swinバックボーンネットワークに基づく大規模MaskFormerモデル、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

DETRは畳み込みニューラルネットワークとTransformerを組み合わせたエンドツーエンド物体検出モデルで、パノプティックセグメンテーションタスクをサポートします。

DETRは畳み込みニューラルネットワークとTransformerアーキテクチャを組み合わせたエンドツーエンド物体検出モデルで、パノプティックセグメンテーションタスクをサポートします。

DETRはTransformerアーキテクチャに基づくエンドツーエンド物体検出モデルで、ResNet-50をバックボーンとして使用し、COCOデータセットで訓練され、物体検出とパノプティックセグメンテーションタスクをサポートします。

Swinバックボーンネットワークを基盤とし、COCOデータセットで訓練されたパノプ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