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Unetplusplus Tu Resnet18

smp-test-modelsによって開発
PyTorchベースのセマンティックセグメンテーションモデルで、改良されたUNet++アーキテクチャを採用し、画像セグメンテーションタスクに適しています。
ダウンロード数 215
リリース時間 : 12/23/2024

モデル概要

UnetPlusPlusはsegmentation_models.pytorchライブラリのセマンティックセグメンテーションモデルで、改良されたUNet++アーキテクチャを採用し、複数のエンコーダと事前学習済み重みをサポートしており、医用画像やリモートセンシング画像などのセグメンテーションタスクに適しています。

モデル特徴

改良されたUNet++アーキテクチャ
UNet++アーキテクチャを採用し、密なスキップ接続による特徴融合を改良することで、セグメンテーション精度を向上させています。
複数エンコーダのサポート
ResNetやEfficientNetなどの事前学習済みエンコーダをサポートしており、適切なバックボーンネットワークを柔軟に選択できます。
事前学習済み重み
ImageNetの事前学習済み重みを使用可能で、モデルの収束を加速し性能を向上させます。
モジュール設計
モジュール設計を採用しており、デコーダのチャネル数やアテンション機構などのパラメータをカスタマイズしやすくなっています。

モデル能力

画像セグメンテーション
セマンティックセグメンテーション
医用画像解析
リモートセンシング画像処理

使用事例

医用画像
臓器セグメンテーション
CTやMRI画像における臓器のセグメンテーションに使用され、医療診断を支援します。
リモートセンシング
地物分類
衛星や航空画像における地物の分類とセグメンテーションに使用されます。
自動運転
道路シーンセグメンテーション
自動運転における道路、車両、歩行者のセグメンテーションに使用されます。
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