Unet With Transform

🚀 Unetモデルカード

このUnetモデルは、画像セグメンテーションタスクに特化したモデルです。segmentation-models-pytorchライブラリを使用して構築されており、事前学習済みの重みを利用することができます。

🚀 クイックスタート

学習済みモデルの読み込み

import segmentation_models_pytorch as smp

model = smp.from_pretrained("<save-directory-or-this-repo>")

モデルの初期化パラメータ

model_init_params = {
    "encoder_name": "resnet34",
    "encoder_depth": 5,
    "encoder_weights": "imagenet",
    "decoder_use_batchnorm": True,
    "decoder_channels": (256, 128, 64, 32, 16),
    "decoder_attention_type": None,
    "in_channels": 3,
    "classes": 1,
    "activation": None,
    "aux_params": None
}

📚 詳細ドキュメント

• ライブラリ: https://github.com/qubvel/segmentation_models.pytorch
• ドキュメント: https://smp.readthedocs.io/en/latest/

このモデルはPytorchModelHubMixinを使用してモデルハブにアップロードされています。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。