GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Entraînement SegFormer pour la segmentation sémantique v1.0.0
Utilisez cette ressource pour entraîner et déployer un modèle SegFormer de segmentation sémantique avec TAO
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install segformer-semantic-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'entraînement, d'évaluation, d'export et de quantification de SegFormer, avec les règles de backbone pré-entraîné et les jeux de données requis. Pour les moteurs TensorRT, il s'appuie sur les modèles de déploiement fournis.
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_train.yaml : spécification d'entraînement
- references/spec_template_export.yaml : spécification d'export
- references/skill_info.yaml : informations du conteneur et des actions
Pour qui
- Vous voulez segmenter une scène avec un modèle léger
- Vous adaptez un backbone pré-entraîné à votre propre jeu de données
Pas pour qui
Étiquettes
- segformer
- segmentation sémantique
- transformeur
- tao
À propos
Vous dites
« Prépare la spécification d'entraînement SegFormer pour mon jeu de données de segmentation. »
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 SegFormer de segmentation sémantique avec TAO
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- BENCHMARK.md7 Ko
- config/skillspector-baseline.yaml0,8 Ko
- evals/evals.json0,8 Ko
- LICENSE11,3 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/skill_info.yaml4,6 Ko
- references/spec_template_deploy_evaluate.yaml0,8 Ko
- references/spec_template_deploy_gen_trt_engine.yaml1,4 Ko
- references/spec_template_deploy_inference.yaml0,8 Ko
- references/spec_template_evaluate.yaml2,9 Ko
- references/spec_template_export.yaml3 Ko
- references/spec_template_inference.yaml2,9 Ko
- references/spec_template_quantize.yaml2,8 Ko
- references/spec_template_train.yaml2,8 Ko
- references/tao-deploy-segformer.md6,1 Ko
- references/tao-deploy-segformer.skill_info.yaml2,9 Ko
- schemas/evaluate.schema.json50 Ko
- schemas/export.schema.json51 Ko
- schemas/inference.schema.json50 Ko
- schemas/manifest.json18,2 Ko
- schemas/quantize.schema.json47,2 Ko
- schemas/train.schema.json47,2 Ko
- skill-card.md4,1 Ko
- SKILL.md14,7 Ko
- skill.oms.sig8,9 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- nvidia
- Source
- github.com/nvidia/skills/tree/ca116d60beafe1b4459f0ab790b7b450912c56b0/skills/tao-train-segformer
- Licence
- Apache-2.0
Notice
« tao-train-segformer » (nvidia, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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