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segformer-b4-finetuned-ade-512-512

512x512分辨率下SegFormer的高效Transformer语义分割实现

图像处理ADE20kHuggingfaceSegFormerGithub开源项目语义分割Transformer模型

本项目展示了SegFormer模型如何应用在ADE20k数据集上，以512x512分辨率进行微调。该模型采用分层Transformer编码器与轻量级全MLP解码头的设计，并在ImageNet-1k预训练后用于语义分割。其适用于多个基准测试如ADE20K和Cityscapes，为视觉分割提供强大而灵活的工具。用户可以使用该模型进行图像的语义分割，或选择适合特定任务的微调版本。

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