# 场景解析

基于MIT-B0架构的轻量级图像分割模型，专为场景解析任务优化

UperNet是一个用于语义分割的框架，采用Swin Transformer作为骨干网络，能够实现像素级的语义标签预测。

UperNet是一个语义分割框架，结合ConvNeXt大型骨干网络，用于像素级语义标签预测。

UperNet是一种用于语义分割的框架，采用ConvNeXt作为骨干网络，能够实现像素级的语义标签预测。

一个能够将图像内容转换为文本描述的模型，适用于多种视觉语言任务。

基于ADE20k数据集训练的语义分割模型，采用统一框架处理实例分割、语义分割和全景分割任务

这是一个基于ADE20k数据集微调的密集预测变换器（DPT）模型，用于语义分割任务。

SegFormer是一个基于Transformer架构的语义分割模型，在ADE20k数据集上进行了微调，适用于图像分割任务。

SegFormer是一个基于Transformer架构的语义分割模型，在ADE20k数据集上进行了微调，适用于512x512分辨率的图像分割任务。