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Upernet Convnext Small

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UperNetはセマンティックセグメンテーションのためのフレームワークで、ConvNeXtをバックボーンネットワークとして採用し、ピクセルレベルのセマンティックラベル予測を実現できます。
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Release Time : 1/13/2023

Model Overview

UperNetはセマンティックセグメンテーションのフレームワークで、バックボーンネットワーク、特徴ピラミッドネットワーク(FPN)、ピラミッドプーリングモジュール(PPM)などのコアコンポーネントを含み、任意の視覚バックボーンネットワークに適応可能です。

Model Features

効率的なバックボーンネットワーク
ConvNeXt小型バックボーンネットワークを採用し、現代的な畳み込みネットワーク設計理念を組み合わせ、効率的な特徴抽出能力を提供します。
モジュール設計
特徴ピラミッドネットワーク(FPN)とピラミッドプーリングモジュール(PPM)を含み、異なる視覚バックボーンネットワークに柔軟に適応可能です。
ピクセルレベル予測
精密なピクセルレベルのセマンティックラベル予測を実現でき、複雑なシーン理解タスクに適しています。

Model Capabilities

画像分割
シーン理解
ピクセルレベルセマンティック分析

Use Cases

コンピュータビジョン
自動運転シーン理解
自動運転車両が道路シーンをセマンティックセグメンテーションし、道路、歩行者、車両などの要素を識別するために使用されます。
医療画像分析
医療画像の臓器または病変領域の分割に応用され、診断と治療計画を支援します。
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