# 都市景観分析

これはLlama3アーキテクチャに基づく韓国語マルチモーダルモデルで、画像理解と韓国語対話をサポートします。

NVIDIAのSegFormer-B0アーキテクチャをベースに、落書き分割データセットで微調整された画像分割モデルで、画像中の落書き領域を正確に識別・分割できます。

nvidia/mit-b0をファインチューニングしたセマンティックセグメンテーションモデルで、建築ファサード画像の分割タスクに使用

Cityscapesデータセットでトレーニングされたマルチタスク汎用画像セグメンテーションモデルで、意味セグメンテーション、インスタンスセグメンテーション、パノラマセグメンテーションタスクをサポート

最初のマルチタスク汎用画像分割フレームワーク。単一モデルでセマンティック/インスタンス/パノラマ分割タスクをサポート

MIT-B0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、歩道シナリオに最適化

歩道シーンのセマンティックセグメンテーション用の視覚モデルで、画像内のさまざまな要素を識別・分割できます。

nvidia/mit-b0をベースにsegments/sidewalk-semanticデータセットでファインチューニングした画像セグメンテーションモデルで、歩道シーンのセマンティックセグメンテーションに使用

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。