Transformer 기반 세그멘테이션 모델 SETR 설치 및 활용 가이드
SETR: Transformer 기반 시퀀스-투-시퀀스 접근의 세그멘테이션 구현
SETR(Sequence-to-Sequence with Transformers for Semantic Segmentation)는 2021년 CVPR에서 발표된, 전통적인 컨볼루셔널 네트워크 대신 트랜스포머를 활용한 새로운 세그멘테이션 아키텍처입니다. 이 프로젝트는 이미지 분할을 시퀀스 예측 문제로 재정의하여, 전역적 관계를 효과적으로 모델링합니 ...
6월 27일 16:58에 게시됨
신경미분방정식 기반 세그멘테이션 모델 활용 가이드
프로젝트 구조 및 주요 파일 설명
이 프로젝트는 신경미분방정식(NEURAL ODE)을 활용한 세그멘테이션 작업을 위한 구조를 제공합니다. 전체 디렉터리 구성은 다음과 같습니다.
neural-odes-segmentation/
├── data_augment.py
├── checkpoint_border_resnet.pth
├── checkpoint_border_unet.pth
├── checkpoint_border_unode.pth
├── data_loader.py
├── inference_helpe ...
6월 24일 19:20에 게시됨