# 輕量級MLP解碼

在Segments.ai sidewalk-semantic數據集上微調的SegFormer語義分割模型，適用於人行道場景分析

該SegFormer模型在SegmentsAI的sidewalk-semantic數據集上進行了微調，用於語義分割任務。

該SegFormer模型在segments/sidewalk-semantic數據集上以512x512分辨率進行了微調，適用於語義分割任務。

該模型是在512x512分辨率下對segments/sidewalk-semantic數據集微調的SegFormer模型，適用於語義分割任務。

該模型是在Segments.ai的sidewalk-semantic數據集上微調的SegFormer語義分割模型，適用於人行道場景分析。

SegFormer是一個基於Transformer架構的語義分割模型，在Cityscapes數據集上微調，適用於道路場景分割任務。

該SegFormer模型在1024x1024分辨率下針對CityScapes數據集進行了微調，採用分層式Transformer編碼器和輕量級全MLP解碼頭架構。

基於ImageNet-1k微調的SegFormer編碼器，採用分層Transformer架構，適用於語義分割任務。

該SegFormer模型在1024x1024分辨率下針對CityScapes數據集進行了微調，用於語義分割任務。

SegFormer是一個基於Transformer架構的語義分割模型，在Cityscapes數據集上進行了微調，適用於1024x1024分辨率的圖像分割任務。

SegFormer是一個基於Transformer的語義分割模型，其編碼器在Imagenet-1k上進行了微調。

SegFormer是一種基於Transformer的語義分割模型，在Cityscapes數據集上進行了微調，適用於1024x1024分辨率的圖像分割任務。

SegFormer是一個基於Transformer架構的語義分割模型，在ADE20k數據集上進行了微調，適用於512x512分辨率的圖像分割任務。

SegFormer是一個基於Transformer架構的語義分割模型，在CityScapes數據集上進行了微調，適用於1024x1024分辨率的圖像分割任務。

SegFormer是一個基於Transformer的語義分割模型，採用分層編碼器和輕量級MLP解碼頭設計，在ADE20K和Cityscapes等基準測試中表現優異。

SegFormer是一種基於Transformer的語義分割模型，在ADE20K數據集上進行了微調，適用於圖像分割任務。

SegFormer是一個基於Transformer架構的語義分割模型，採用分層編碼器和輕量級MLP解碼頭設計。

在1024x1024分辨率下對CityScapes數據集進行微調的SegFormer語義分割模型，採用分層Transformer編碼器和輕量級全MLP解碼頭架構。