M

Maskformer Swin Small Ade

由facebook開發
基於ADE20k數據集訓練的語義分割模型,採用統一框架處理實例/語義/全景分割任務
下載量 205
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

MaskFormer通過預測一組掩碼及其對應標籤,將分割任務統一為實例分割問題處理。當前檢查點專用於語義分割任務。

模型特點

統一分割框架
將實例分割、語義分割和全景分割統一為實例分割問題處理
Swin骨幹網絡
採用高效的Swin Transformer作為特徵提取骨幹網絡
掩碼預測機制
通過預測一組二進制掩碼及其對應類別實現分割任務

模型能力

圖像語義分割
場景理解
物體邊界識別

使用案例

場景解析
室內場景分析
識別室內環境中的牆壁、傢俱、電器等元素
生成像素級語義標籤圖
城市場景理解
分析街道場景中的建築物、道路、車輛等要素
輸出結構化場景分割結果
AIbase
智啟未來,您的人工智能解決方案智庫
© 2025AIbase