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UperNet结合Swin Transformer实现精确语义分割

视觉转换Github场景理解开源项目Swin TransformerUperNetHuggingface语义分割模型

UperNet结合Swin Transformer骨干网络，提供高效的语义分割解决方案，适用于多种视觉任务，实现每像素精确语义标签预测。

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cards_bottom_left_swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-dough_100_epochs - 基于 Swin Transformer 的图像分类模型实现
GithubHuggingfacemicrosoft/swin-tiny-patch4-window7-224人工智能图像分类开源项目数据训练机器学习模型
这是一个基于 Microsoft Swin-Tiny 的图像分类模型。模型经过100轮训练，使用Adam优化器和线性学习率调度，batch size为128，在测试集达到59.47%准确率。该模型结合了Transformer架构与图像处理技术，可用于图像分类任务。模型采用了先进的深度学习技术，通过对大量图像数据的学习，提高了分类的准确性和效率。适用于各种需要自动化图像分类的应用场景。
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SePiCo - 基于语义引导像素对比的域自适应语义分割方法
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Segment-Anything-CLIP - 整合Segment-Anything与CLIP的图像分析框架
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