# Swinバックボーンネットワーク

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フレームワーク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、道路シーン理解や自動運転などのアプリケーションに適しています

YouTubeVIS-2021データセットでトレーニングされたビデオインスタンスセグメンテーションモデル、Swin TransformerバックボーンネットワークとMask2Former統一セグメンテーションアーキテクチャを採用

YouTubeVIS-2021データセットでトレーニングされたVideo Mask2Formerモデルで、ビデオインスタンスセグメンテーションタスクに使用され、Swin Transformerをバックボーンネットワークとして採用しています。

YouTubeVIS-2019データセットでトレーニングされた小型ビデオインスタンスセグメンテーションモデル、Swin TransformerバックボーンネットワークとMask2Former統一セグメンテーションアーキテクチャを採用

YouTubeVIS-2021データセットでトレーニングされた小型ビデオインスタンスセグメンテーションモデル、Swin Transformerバックボーンネットワークを採用

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

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、Swin Transformer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。

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、Swin Transformer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。

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アーキテクチャに基づく汎用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。

Mask2Formerは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、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。

Swin大型バックボーンネットワークを基にADE20kパノプティックセグメンテーションデータセットで訓練されたMask2Former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統一的なパラダイムで処理します。

Mask2FormerはTransformerアーキテクチャに基づく汎用画像セグメンテーションモデルで、このバージョンはCityscapesデータセット向けにインスタンスセグメンテーションタスクでファインチューニングされています

Mask2FormerはTransformerベースの統一画像セグメンテーションモデルで、マスクアテンションメカニズムにより性能を向上

Swinバックボーンネットワークに基づくMask2Formerの大規模バージョンで、パノプティックセグメンテーションタスク向けに設計され、Mapillary Vistasデータセットでトレーニング

Swinバックボーンネットワークに基づく大規模Mask2Formerモデルで、汎用画像セグメンテーションタスク向けに設計されており、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を統一的に処理します。

Swinバックボーンネットワークを基にした大規模なMask2Formerモデルで、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され、統一アーキテクチャで様々な画像セグメンテーションタスクを処理します。

Swinバックボーンネットワークを基にした小型Mask2Formerモデル、Cityscapesデータセットのパノプティックセグメンテーションタスク向けに最適化

Swinバックボーンネットワークを基にしたMask2Formerモデルで、Cityscapesデータセットのパノプティックセグメンテーションタスク向けに最適化されて訓練されています

Swin-Tinyバックボーンネットワークを基にしたMask2Formerモデル、都市景観パノプティックセグメンテーションタスク向けに最適化

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タスクをサポートし、マスクアテンションメカニズムにより性能を向上

Swinバックボーンネットワークに基づくMask2Formerの小規模バージョンで、COCOデータセットのパノプティックセグメンテーションタスクに最適化されています

Swinバックボーンネットワークに基づくMask2Formerの大型バージョンで、COCOデータセットのパノプティックセグメンテーションタスク向けに訓練された統一画像セグメンテーションモデル

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

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

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

Swinバックボーンネットワークに基づく大規模MaskFormerモデル、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

ADE20kデータセットでトレーニングされたセマンティック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タスクを統一フレームワークで処理

ADE20kデータセットを基に訓練されたセマンティックセグメンテーションモデルで、統一フレームワークを用いてインスタンス/セマンティック/パノラマセグメンテーションタスクを処理します。

COCOデータセットを基に訓練された全景セグメンテーションモデルで、統一パラダイムを用いてインスタンス/セマンティック/全景セグメンテーションタスクを処理します。

Swinバックボーンネットワークに基づく小型のMaskFormerモデルで、COCOデータセットで訓練され、全景セグメンテーションタスクに使用されます。

ADE20kデータセットでトレーニングされたセマンティック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するフレームワークを採用

Swinバックボーンネットワークを基盤とし、COCOデータセットで訓練されたパノプティック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

ADE20kデータセットを基に訓練されたMaskFormerセマンティック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、インスタンス/セマンティック/パノラマセグメンテーションタスクを統一的に処理します。