# 軽量MLPデコード

Segments.aiのsidewalk-semanticデータセットで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、歩道シーン分析に適しています

このSegFormerモデルはsegments/sidewalk-semanticデータセットで512x512解像度でファインチューニングされており、セマンティックセグメンテーションタスクに適しています。

SegFormer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、ADE20kデータセットでファインチューニングされており、512x512解像度の画像セグメンテーションタスクに適しています。

SegFormerはTransformerベースのセマンティックセグメンテーションモデルで、階層型エンコーダと軽量MLPデコーダヘッドを採用しており、ADE20KやCityscapesなどのベンチマークテストで優れた性能を発揮します。

SegFormer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、階層型エンコーダと軽量MLPデコーダを採用しています。

SegFormer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、Cityscapesデータセットで微調整され、道路シーンのセグメンテーションタスクに適しています。

ImageNet-1kでファインチューニングされたSegFormerエンコーダで、階層型Transformerアーキテクチャを採用し、セマンティックセグメンテーションタスクに適しています。

SegFormerはTransformerベースのセマンティックセグメンテーションモデルで、エンコーダーはImagenet-1kでファインチューニングされています。