AIbase

像素级标注
Test2
Apache-2.0
FoodSeg103是一个包含7,118张图像的食物图像数据集，标注了104种食材类别，每张图像平均有6种食材标签和像素级掩码。
图像分割
Transformers
T
mccaly
22
1
Segformer B0 Person Segmentation
Openrail
基于 Segformer 架构的语义分割模型，用于为图像中的每个像素分配语义类别标签。
图像分割
Transformers
英语
S
s3nh
3,187
2
Upernet Swin Base
MIT
UperNet是一种用于语义分割的框架，采用Swin Transformer作为骨干网络，能够高效地进行像素级语义标注。
图像分割
Transformers
英语
U
openmmlab
700
2
Upernet Convnext Xlarge
MIT
UperNet是一种用于语义分割的框架，采用ConvNeXt作为骨干网络，能够预测每个像素的语义标签。
图像分割
Transformers
英语
U
openmmlab
659
2
Upernet Convnext Base
MIT
UperNet是一种用于语义分割的框架，采用ConvNeXt作为骨干网络，能够预测每个像素的语义标签。
图像分割
Transformers
英语
U
openmmlab
178
1
Deeplabv3p Resnet50
基于Keras实现的DeepLabV3+架构，用于像素级多类语义分割任务
图像分割
D
keras-io
175
3