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Dpt Large Ade20k

由smp-hub開發
基於Transformer架構的語義分割模型,專為ADE20K數據集優化
下載量 279
發布時間 : 4/6/2025

模型概述

DPT是一種基於Transformer的語義分割模型,採用Vision Transformer作為編碼器,能夠高效處理高分辨率圖像分割任務。該模型在ADE20K數據集上預訓練,適用於場景理解任務。

模型特點

基於Transformer的架構
採用Vision Transformer作為編碼器,能夠捕獲長距離依賴關係
動態圖像尺寸支持
支持處理不同尺寸的輸入圖像
預訓練權重
在ADE20K數據集上預訓練,可直接用於下游任務

模型能力

圖像語義分割
場景理解
像素級分類

使用案例

計算機視覺
場景解析
對複雜場景中的各個元素進行像素級分類
可識別150個不同類別的物體和區域
自動駕駛環境感知
解析道路場景中的各種元素
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