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Unet Tu Resnet18

smp-test-modelsによって開発
PyTorchで実装されたUnet画像セグメンテーションモデル、複数のエンコーダアーキテクチャをサポート
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リリース時間 : 12/23/2024

モデル概要

これはPyTorchで実装されたUnetアーキテクチャの画像セグメンテーションモデルで、セマンティックセグメンテーションタスクに使用できます。様々な事前学習済みエンコーダをサポートし、多様な画像セグメンテーションシナリオに適用可能です。

モデル特徴

多様なエンコーダサポート
ResNetなど様々な事前学習済みエンコーダアーキテクチャをサポートし、転移学習が容易
柔軟な設定
エンコーダの深さ、デコーダのチャネル数などパラメータを設定可能で、異なるニーズに対応
事前学習済み重み
ImageNetの事前学習済み重みでモデルを初期化可能

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
衛星画像解析

使用事例

医用画像
臓器セグメンテーション
CTやMRIスキャン画像で特定の臓器や組織を分割
リモートセンシング画像
地物分類
衛星画像から異なる地物タイプを識別・分割
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