Upernet Convnext Large

🚀 UperNet，ConvNeXt大尺寸主幹網絡

UperNet是用於語義分割的框架，藉助了ConvNeXt主幹網絡。UperNet由Xiao等人在論文 Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding 中提出。

將UperNet與ConvNeXt主幹網絡結合的方法在論文 A ConvNet for the 2020s 中被提出。

免責聲明：發佈UperNet + ConvNeXt的團隊並未為此模型撰寫模型卡片，此模型卡片由Hugging Face團隊編寫。

🚀 快速開始

本項目提供了用於語義分割的UperNet框架，結合了ConvNeXt大尺寸主幹網絡，可對圖像進行像素級的語義標籤預測。

✨ 主要特性

• 靈活架構：UperNet框架可適配任意視覺主幹網絡。
• 多組件協作：由主幹網絡、特徵金字塔網絡（FPN）和金字塔池化模塊（PPM）等組件構成。

📚 詳細文檔

模型描述

UperNet是一個用於語義分割的框架，它由多個組件組成，包括主幹網絡、特徵金字塔網絡（FPN）和金字塔池化模塊（PPM）。

任何視覺主幹網絡都可以接入UperNet框架，該框架能夠為每個像素預測一個語義標籤。

預期用途和限制

你可以使用原始模型進行語義分割。請查看 模型中心，以查找針對你感興趣的任務進行微調的版本（使用各種主幹網絡）。

使用方法

有關代碼示例，請參考 文檔。

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。