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Upernet Convnext Xlarge

由smp-hub開發
基於ConvNeXt-XLarge編碼器的UPerNet語義分割模型,適用於高精度圖像分割任務
下載量 62
發布時間 : 4/12/2025

模型概述

該模型採用UPerNet架構,結合ConvNeXt-XLarge作為編碼器,專門用於語義分割任務,能夠對圖像中的不同對象進行像素級分類

模型特點

高性能編碼器
採用ConvNeXt-XLarge作為編碼器,提供強大的特徵提取能力
UPerNet架構
使用UPerNet解碼器結構,有效整合多尺度特徵
預訓練支持
提供預訓練權重,便於快速部署和使用
簡單集成
與Albumentations庫無縫集成,簡化預處理流程

模型能力

圖像語義分割
像素級分類
場景理解

使用案例

計算機視覺
場景解析
對複雜場景中的不同對象進行識別和分割
自動駕駛
道路場景理解,識別道路、車輛、行人等元素
醫學影像
醫學圖像分割
對CT/MRI圖像中的器官或病變區域進行分割
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