Upernet Swin Tiny

🚀 UperNet，Swin Transformer 微小尺寸主干网络

UperNet 是用于语义分割的框架，采用了 Swin Transformer 主干网络。UperNet 由 Xiao 等人在论文 Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding 中提出。

将 UperNet 与 Swin Transformer 主干网络相结合的方法在论文 Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 中被引入。

免责声明：发布 UperNet + Swin Transformer 的团队并未为此模型撰写模型卡片，此模型卡片由 Hugging Face 团队编写。

🚀 快速开始

你可以使用原始模型进行语义分割。请查看 模型中心，寻找针对你感兴趣的任务进行微调后的版本（使用各种主干网络）。

如何使用

有关代码示例，请参考 文档。

✨ 主要特性

UperNet 是一个用于语义分割的框架。它由多个组件组成，包括主干网络、特征金字塔网络（FPN）和金字塔池化模块（PPM）。

任何视觉主干网络都可以插入到 UperNet 框架中。该框架可以为每个像素预测一个语义标签。

📚 详细文档

模型描述

UperNet 是用于语义分割的框架，它由主干网络、特征金字塔网络（FPN）和金字塔池化模块（PPM）等多个组件构成。该框架支持接入任意视觉主干网络，并能为每个像素预测语义标签。

预期用途和局限性

可使用原始模型进行语义分割，你可在 模型中心 查找针对特定任务微调后的版本（使用不同主干网络）。

代码示例

有关代码示例，请参考 文档。

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。