# 掩碼預測

Mask2Former是基於Transformer的統一圖像分割模型，採用Swin-Large骨幹網絡並在COCO數據集上微調，專精實例分割任務

基於Swin骨幹網絡的大尺寸Mask2Former模型，專為Cityscapes語義分割任務訓練，採用統一架構處理圖像分割任務

基於FacebookAI/xlm-roberta-base預訓練模型構建的高棉語填充掩碼模型，使用26,000+條高棉語句子微調。

基於YouTubeVIS-2019數據集訓練的微型視頻實例分割模型，採用Swin Transformer骨幹網絡和Mask2Former統一分割架構

Mask2Former是基於Transformer的通用圖像分割模型，在COCO數據集上微調用於實例分割任務

基於Swin Transformer的通用圖像分割模型，統一處理實例/語義/全景分割任務

Mask2Former 是一種統一的圖像分割框架，能夠處理實例分割、語義分割和全景分割任務。該模型基於Swin-Tiny骨幹網絡，並在Cityscapes數據集上進行了語義分割任務的微調。

基於Swin骨幹網絡的Mask2Former小型版本，專為Cityscapes語義分割任務訓練

基於Swin大骨架架構的統一圖像分割模型，支持實例/語義/全景分割任務

基於Swin骨幹網絡的ADE20k語義分割小尺寸版Mask2Former模型，採用統一範式處理圖像分割任務

基於Swin骨幹網絡的大規模版本，在ADE20k語義分割數據集上訓練的Mask2Former模型，採用統一範式處理圖像分割任務。

基於ADE20k數據集訓練的通用圖像分割模型，採用統一框架處理實例/語義/全景分割任務

Mask2Former是基於Transformer架構的通用圖像分割模型，此版本專門針對Cityscapes數據集進行實例分割任務微調

基於Swin骨幹網絡的Mask2Former模型，在COCO全景分割數據集上訓練，採用統一範式處理實例分割、語義分割和全景分割任務。

Mask2Former是基於Transformer的統一圖像分割模型，在COCO數據集上微調用於實例分割任務

基於COCO數據集訓練的Mask2Former微型版實例分割模型，採用Swin骨幹網絡，統一處理分割任務

基於Swin主幹網絡的Mask2Former模型，專為COCO實例分割任務設計，採用統一框架處理分割任務

這是一個基於srWaC預訓練的塞爾維亞語（西裡爾字母和拉丁字母）RoBERTa模型，適用於下游任務微調。

基於Swin骨幹網絡、在COCO數據集上訓練的全景分割模型，統一處理實例/語義/全景分割任務

基於Swin骨幹網絡的小型MaskFormer模型，在COCO數據集上訓練，用於全景分割任務。

基於COCO數據集訓練的全景分割模型，採用統一範式處理實例/語義/全景分割任務

基於CLUECorpusSmall預訓練的24箇中文RoBERTa模型系列之一，採用UER-py框架訓練，支持掩碼語言建模和文本特徵提取。

這是一個預訓練的蒙古語BERT模型，基於蒙古語維基百科和新聞數據集訓練，支持蒙古語文本處理任務。

基於ADE20k數據集訓練的MaskFormer語義分割模型，採用Swin骨幹網絡，統一處理實例/語義/全景分割任務

ChineseBERT是一個融合字形與拼音信息的中文預訓練模型，通過增強字形特徵提升中文理解能力

基於Swin骨幹網絡的大規模MaskFormer模型，統一處理實例/語義/全景分割任務

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

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

基於多語言BERT模型微調的斯瓦希里語專用模型，在文本分類和命名實體識別任務上表現優於原始多語言BERT。