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Coco Panoptic Eomt Large 1280

由 tue-mps 开发
该论文提出了一种新的视角，将Vision Transformer (ViT) 视为图像分割模型，并探讨了其在图像分割任务中的潜力。
图像分割
PyTorch
开源协议:MIT#ViT架构#图像语义分割#高精度分割
下载量 119
发布时间 : 3/26/2025
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型通过重新解释Vision Transformer (ViT) 的架构，展示了其在图像分割任务中的有效性。论文探讨了ViT在分割任务中的表现，并可能提出了改进方法。

模型特点

ViT作为分割模型
重新解释Vision Transformer (ViT) 的架构，使其适用于图像分割任务。
高效分割
利用ViT的注意力机制实现高效的图像分割。
跨领域应用
可能适用于多种图像分割场景，如医学图像、自动驾驶等。

模型能力

图像分割
注意力机制分析
高分辨率图像处理

使用案例

医学影像
器官分割
用于医学影像中的器官分割任务。
自动驾驶
道路场景分割
用于自动驾驶中的道路和障碍物分割。