# 都市景観セグメンテーション

Segformer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データセット向けに最適化されています

Segformerアーキテクチャに基づく軽量セマンティックセグメンテーションモデル、Cityscapesデータセットで事前学習済み

Segformer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データセット向けに最適化されています

Segformerアーキテクチャに基づく軽量セマンティックセグメンテーションモデル、Cityscapesデータセットで事前学習済み

このSegFormerモデルは1024x1024解像度でCityScapes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。

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、Cityscapesデータセットでファインチューニングされ、1024x1024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データセットでファインチューニングされており、1024x1024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データセットでファインチューニングされ、都市景観画像の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、Cityscapesデータセットでファインチューニングされ、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。

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データセットでファインチューニングされており、1024x1024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。

このSegFormerモデルは1024x1024解像度でCityScapesデータセット向けにファインチューニングされ、セマンティックセグメンテーションタスクに使用されます。