PEERIVOThis owner's products in the Peerivo catalog.
Open owner's website ↗Модель разделяет изображение на области, относящиеся к объектам или категориям. Результат описывает принадлежность пикселей, а не только рамки вокруг объектов; тип сегментации и список классов определяются конкретной моделью. Для запуска в источнике указаны библиотеки PyTorch. Заявленные форматы: Safetensors. Это заявленный адаптер: для работы нужна совместимая базовая модель.
Модель разделяет изображение на области, относящиеся к объектам или категориям. Результат описывает принадлежность пикселей, а не только рамки вокруг объектов; тип сегментации и список классов определяются конкретной моделью. Для запуска в источнике указаны библиотеки PyTorch. Заявленные форматы: Safetensors. Это заявленный адаптер: для работы нужна совместимая базовая модель.
Модель разделяет изображение на области, относящиеся к объектам или категориям. Результат описывает принадлежность пикселей, а не только рамки вокруг объектов; тип сегментации и список классов определяются конкретной моделью. Для запуска в источнике указаны библиотеки PyTorch. Заявленные форматы: Safetensors. Это заявленный адаптер: для работы нужна совместимая базовая модель.
Модель разделяет изображение на области, относящиеся к объектам или категориям. Результат описывает принадлежность пикселей, а не только рамки вокруг объектов; тип сегментации и список классов определяются конкретной моделью. Для запуска в источнике указаны библиотеки PyTorch. Заявленные форматы: Safetensors. Это заявленный адаптер: для работы нужна совместимая базовая модель.
Модель разделяет изображение на области, относящиеся к объектам или категориям. Результат описывает принадлежность пикселей, а не только рамки вокруг объектов; тип сегментации и список классов определяются конкретной моделью. В конфигурации указана архитектура SegformerForSemanticSegmentation. Для запуска в источнике указаны библиотеки Transformers. Заявленные форматы: Safetensors.
Модель разделяет изображение на области, относящиеся к объектам или категориям. Результат описывает принадлежность пикселей, а не только рамки вокруг объектов; тип сегментации и список классов определяются конкретной моделью. В конфигурации указана архитектура SegformerForSemanticSegmentation. Для запуска в источнике указаны библиотеки Transformers. Заявленные форматы: Safetensors.