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Upernet Convnext Tiny

由openmmlab開發
UperNet是一種用於語義分割的框架,採用ConvNeXt作為骨幹網絡,能夠為每個像素預測一個語義標籤。
下載量 3,866
發布時間 : 1/13/2023

模型概述

UperNet是一個語義分割框架,包含多個組件,如骨幹網絡、特徵金字塔網絡(FPN)和金字塔池化模塊(PPM)。任何視覺骨幹網絡均可嵌入UperNet框架中。

模型特點

靈活的骨幹網絡支持
UperNet框架可以嵌入任何視覺骨幹網絡,具有高度的靈活性。
高效的特徵提取
結合ConvNeXt骨幹網絡,提供高效的特徵提取能力。
多組件架構
包含特徵金字塔網絡(FPN)和金字塔池化模塊(PPM),提升語義分割性能。

模型能力

圖像分割
像素級語義預測

使用案例

計算機視覺
場景理解
用於自動駕駛或機器人導航中的場景理解,識別道路、行人、車輛等。
醫學圖像分析
用於醫學圖像中的器官或病變區域分割。
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