Mask2former Swin Base IN21k Cityscapes Panoptic
模型概述
該模型採用Swin Transformer作為骨幹網絡,在Cityscapes數據集上針對全景分割任務進行了微調。它通過預測一組掩碼及其對應標籤來實現分割任務。
模型特點
統一分割範式
將實例分割、語義分割和全景分割統一為實例分割任務處理
高效注意力機制
採用多尺度可變形注意力Transformer和掩碼注意力機制提升性能
訓練優化
通過子採樣點計算損失而非整個掩碼,顯著提高訓練效率
模型能力
圖像分割
全景分割
實例分割
語義分割
使用案例
自動駕駛
街景場景理解
用於自動駕駛系統中對城市街景的全面理解
可準確識別道路、車輛、行人等元素及其相互關係
城市測繪
城市元素分割
用於城市地圖繪製和更新
可自動識別建築物、道路、綠地等城市元素
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專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
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Openrail
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對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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問答系統 中文
R
uer
2,694
98