GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Entraînement Mask2Former pour la segmentation universelle v1.0.0
Utilisez cette ressource pour entraîner et déployer un modèle Mask2Former de segmentation universelle avec TAO
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install mask2former-universal-segmentation-trainingSans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.
Première fois : connectez la CLI avec
npx --yes palatekit@latest loginL'agent prépare les spécifications d'évaluation, d'export et de déploiement TensorRT de Mask2Former, avec le backbone Swin et les jeux de données requis. Vous obtenez des fichiers de configuration à adapter à votre segmentation.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Licence
- Apache-2.0
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- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Ce que vous obtenez
- references/spec_template_export.yaml : spécification d'export
- references/spec_template_evaluate.yaml : spécification d'évaluation
- references/skill_info.yaml : informations du conteneur et des actions
Pour qui
- Vous voulez un seul modèle pour les segmentations panoptique, d'instances et sémantique
- Vous devez quantifier un modèle Mask2Former pour TensorRT
Pas pour qui
Étiquettes
- mask2former
- segmentation
- panoptique
- tao
À propos
Vous dites
« Prépare l'export de mon modèle Mask2Former entraîné pour TensorRT. »
Skill publiée par nvidia sous licence Apache-2.0. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Comment l'utiliser
- Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
- Demandez à votre agent de entraîner et déployer un modèle Mask2Former de segmentation universelle avec TAO
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- BENCHMARK.md7,1 Ko
- config/skillspector-baseline.yaml0,8 Ko
- evals/evals.json0,8 Ko
- LICENSE11,3 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/skill_info.yaml9,9 Ko
- references/spec_template_deploy_evaluate.yaml0,7 Ko
- references/spec_template_deploy_gen_trt_engine.yaml0,3 Ko
- references/spec_template_deploy_inference.yaml0,7 Ko
- references/spec_template_evaluate.yaml3,9 Ko
- references/spec_template_export.yaml4 Ko
- references/spec_template_gen_trt_engine.yaml4 Ko
- references/spec_template_inference.yaml3,9 Ko
- references/spec_template_quantize.yaml3,7 Ko
- references/spec_template_train.yaml3,7 Ko
- references/tao-deploy-mask2former.md6 Ko
- references/tao-deploy-mask2former.skill_info.yaml3,8 Ko
- schemas/evaluate.schema.json68,5 Ko
- schemas/export.schema.json69 Ko
- schemas/gen_trt_engine.schema.json71,6 Ko
- schemas/inference.schema.json68,5 Ko
- schemas/manifest.json17,8 Ko
- schemas/quantize.schema.json65,8 Ko
- schemas/train.schema.json65,8 Ko
- skill-card.md4,6 Ko
- SKILL.md19,8 Ko
- skill.oms.sig9,4 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- nvidia
- Source
- github.com/nvidia/skills/tree/ca116d60beafe1b4459f0ab790b7b450912c56b0/skills/tao-train-mask2former
- Licence
- Apache-2.0
Notice
« tao-train-mask2former » (nvidia, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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