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Maskformer Swin Large 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分割、語義分割和全景分割任務
下載量 4,708
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,將各類分割任務統一視為實例分割問題處理。本檢查點專門用於語義分割任務。

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Swin Transformer作為骨幹網絡,提升特徵提取能力
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
房屋場景分割
對住宅場景中的建築、植被、道路等元素進行語義分割
生成像素級語義標籤圖
城市場景分析
識別城市景觀中的各類人造和自然元素
輸出結構化場景理解結果
地理信息系統
航拍圖像分析
處理航拍或衛星圖像中的地表覆蓋分類
生成土地利用分類圖
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