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Mask2former Deployment

由saninmohammedn開發
基於Mask2Former框架微調的語義分割模型,適用於道路場景理解和自動駕駛等應用
下載量 229
發布時間 : 1/13/2025

模型概述

該模型是一個通用型掩碼預測框架,專為語義分割任務優化,能夠預測輸入圖像的分割掩碼。

模型特點

通用掩碼預測框架
支持多種分割任務,包括語義分割、實例分割和全景分割
基於Swin-Large主幹網絡
使用強大的視覺Transformer架構,提供高質量的分割結果
道路場景優化
專為道路場景理解和自動駕駛應用進行微調

模型能力

圖像分割
語義分割
掩碼預測

使用案例

自動駕駛
道路場景理解
識別和分割道路上的各種元素,如車輛、行人、交通標誌等
提供精確的語義分割結果,幫助自動駕駛系統理解環境
計算機視覺
圖像分析
對圖像中的不同對象進行語義分割
生成精確的分割掩碼,可用於進一步的分析和處理
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