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Coco Instance Eomt Large 640

由 tue-mps 开发
该论文提出了一种将Vision Transformer (ViT) 重新解释为图像分割模型的方法，展示了ViT在图像分割任务中的潜力。
图像分割
PyTorch
开源协议:MIT#ViT架构#图像分割#高精度分割
下载量 99
发布时间 : 3/26/2025
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型通过重新设计ViT架构，使其能够有效执行图像分割任务，提供了一种新的视角来理解和使用ViT模型。

模型特点

ViT架构的重新解释
将传统的Vision Transformer架构调整为适合图像分割任务的模型。
高效的图像分割
展示了ViT在图像分割任务中的高效性能。
理论创新
提供了一种新的视角来理解和使用ViT模型。

模型能力

图像分割
像素级预测

使用案例

计算机视觉
医学图像分析
用于医学图像中的器官或病变区域分割。
自动驾驶场景理解
用于道路场景中的物体和区域分割。