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C

Coco Panoptic Eomt Giant 1280

由 tue-mps 开发
该模型通过重新思考Vision Transformer (ViT) 的架构，展示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 90
发布时间 : 3/26/2025
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型基于Vision Transformer (ViT) 架构，专门优化用于图像分割任务，能够高效处理图像并输出精确的分割结果。

模型特点

基于ViT的优化架构
通过重新设计ViT架构，使其更适合图像分割任务，提高了分割精度和效率。
高效图像处理
能够高效处理高分辨率图像，适用于各种复杂的图像分割场景。

模型能力

图像分割
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，辅助医生进行诊断。
精确分割器官区域，提高诊断效率。
自动驾驶
道路场景分割
用于自动驾驶中的道路场景分割，识别车道、行人等关键元素。
提升自动驾驶系统的环境感知能力。