# 高精度語義分割

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

基於PyTorch的語義分割模型，支持多種編碼器架構，適用於圖像分割任務。

基於PyTorch的Unet圖像分割模型，支持多種編碼器架構，適用於語義分割任務。

基於PyTorch的語義分割模型，支持多種編碼器架構，適用於圖像分割任務。

基於PyTorch的Unet圖像分割模型，支持多種編碼器架構和預訓練權重

基於facebook/mask2former-swin-base-IN21k-ade-semantic模型在Dnq2025/Mask2former_Pretrain數據集上微調的圖像分割模型

該模型是基於 NVIDIA 的 MIT-B5 架構，在 IDD 20K 語義分割數據集上微調的圖像分割模型，適用於道路場景理解任務。

基於PyTorch的語義分割模型，支持多種編碼器架構

基於PyTorch的DeepLabV3+圖像分割模型，支持多種編碼器架構

針對葉片植被的RGB三通道二元分割模型，適用於灌木/喬木場景，支持野火可燃物評估等多領域應用

基於PyTorch的FPN架構預訓練海岸線分割模型，適用於遙感圖像中的海岸線檢測任務

基於SegFormer架構的時尚圖像分割模型，專門用於人物服裝和配飾的精細分割

基於microsoft/dit-base微調的文檔圖像佈局檢測模型，可識別11類文檔元素

基於ResNet34編碼器的FPN圖像分割模型，專為GID數據集優化

基於PyTorch的FPN模型，專為牛津寵物數據集圖像分割任務設計，提供高效的語義分割能力。

該模型是基於nvidia/segformer-b3-finetuned-ade-512-512在無人機圖像數據集上微調的圖像分割模型，適用於場景解析任務。

基於SegFormer架構微調的時尚圖像分割模型，專門用於識別和分割服裝圖像中的不同服飾類別

基於ATR數據集微調的SegFormer模型，主要用於服裝分割，也可用於人體分割

基於nvidia/segformer-b3-finetuned-ade-512-512模型在海岸線數據集上微調的圖像分割模型，擅長識別水體、白水、沉積物等地物類型。

基於NVIDIA SegFormer-B0架構，在衛星圖像數據集上微調的語義分割模型，專門用於地震相關場景分析

基於SegFormer架構的服裝分割模型，在cloth_parsing_mix數據集上微調，用於精確識別和分割服裝的不同部分。

基於SegFormer-b2架構微調的圖像分割模型，專注於人體模型著裝分割任務

基於 Transformers 庫的圖像分割模型，支持多種圖像分割任務。

SegFormer是一種基於Transformer的高效語義分割模型，b0版本是其輕量級實現。

基於nvidia/mit-b5微調的語義分割模型，用於面部解析任務

一個用於人行道場景語義分割的視覺模型，能夠識別和分割圖像中的不同元素。

一個用於人行道場景語義分割的視覺模型，能夠識別和分割人行道中的不同物體和區域。

這是一個用於人行道語義分割的視覺模型，能夠識別和分割圖像中的人行道區域。

該模型是基於deepset/roberta-base-squad2微調訓練的問答系統，專門用於從給定文本中提取答案。

這是一個基於ADE20k數據集微調的密集預測變換器（DPT）模型，用於語義分割任務。