# 統一画像セグメンテーション

Swinバックボーンネットワークを基にした大規模Mask2Formerモデルで、Cityscapesの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画像セグメンテーションタスクを処理します

Mask2FormerはTransformerベースの汎用画像セグメンテーションモデルで、COCOデータセットでインスタンスセグメンテーションタスク向けにファインチューニングされています

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に基づくADE20kセマンティックセグメンテーション用の小型Mask2Formerモデル、統一パラダイムで画像セグメンテーションタスクを処理

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。

Mask2FormerはTransformerベースの統一画像セグメンテーションモデルで、Swin-Largeバックボーンを使用しCOCOデータセットでファインチューニングされ、インスタンスセグメンテーションタスクに特化しています

Mask2FormerはTransformerベースの統一画像セグメンテーションモデルで、COCOデータセットでインスタンスセグメンテーションタスク用にファインチューニングされています

COCOデータセットでトレーニングされたMask2Formerの小型版インスタンス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、セグメンテーションタスクを統一的に処理

Swinバックボーンネットワークに基づくMask2Formerモデルで、COCOインスタンスセグメンテーションタスク向けに設計され、統一フレームワークでセグメンテーションタスクを処理

OneFormerは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で、単一モデルでセマンティック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タスクを実現