模型简介
该模型是SegFormer架构的变体,专门用于人体部位和服装的语义分割任务。能够准确识别帽子、上衣、裤子等20类人体相关元素,适用于虚拟试衣、行为分析等场景。
模型特点
精细部位分割
支持20类人体部位和服饰的精确分割,包括眼镜、围巾等小物件
高精度表现
在面部、头发等关键区域达到90%以上的准确率
轻量级微调
基于预训练模型进行高效微调,适应特定人体解析任务
模型能力
人体部位识别
服装分类
像素级分割
多类别标注
使用案例
时尚科技
虚拟试衣系统
精确分割服装区域实现虚拟换装效果
上衣/裤子分割准确率达85%以上
服装电商搜索
通过服装特征分析提升搜索精准度
人机交互
动作捕捉预处理
为动作识别提供精确的身体部位定位
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers

支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
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Openrail
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对话系统
Transformers

英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
AIbase是一个专注于MCP服务的平台,为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务,助力AI应用开发。
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