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Deeplabv3 Tu Resnet18

smp-test-modelsによって開発
DeepLabV3はPyTorchで実装されたセマンティックセグメンテーションモデルで、画像分割タスクに適しています。
ダウンロード数 210
リリース時間 : 12/23/2024

モデル概要

DeepLabV3は先進的なセマンティックセグメンテーションモデルで、画像内の各ピクセルを分類でき、シーン理解や医療画像解析などの分野で広く利用されています。

モデル特徴

効率的なエンコーダ-デコーダ構造
ResNetをエンコーダとして採用し、ASPPモジュールを組み合わせることでマルチスケール特徴抽出能力を強化しています。
多様な事前学習済み重みのサポート
ImageNetで事前学習された重みを使用して初期化でき、モデルの性能を向上させます。
柔軟な設定オプション
エンコーダの深さ、出力ストライド、デコーダのチャネル数などのパラメータを調整可能で、様々なタスク要件に対応できます。

モデル能力

画像分割
セマンティックセグメンテーション
ピクセルレベル分類

使用事例

コンピュータビジョン
シーン理解
街路画像の道路、車両、歩行者などを分割し、自動運転システムに活用します。
医療画像解析
医療画像内の臓器や病変領域を分割し、診断を支援します。
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