Oxford Pet Segmentation

🚀 FPNモデルカード

このモデルは、セマンティックセグメンテーションを行うためのFPNモデルです。Pytorchを使用して構築されており、事前学習済みの重みを利用できます。

🚀 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.FPN.from_pretrained("oxford-pet-segmentation")

✨ 主な機能

• セマンティックセグメンテーションタスクに特化したFPNモデル。
• 事前学習済みの重みを使用して、高速にモデルを構築できる。

💻 使用例

基本的な使用法

import segmentation_models_pytorch as smp

model = smp.FPN.from_pretrained("oxford-pet-segmentation")

高度な使用法

model_init_params = {
    "encoder_name": "resnet34",
    "encoder_depth": 5,
    "encoder_weights": "imagenet",
    "decoder_pyramid_channels": 256,
    "decoder_segmentation_channels": 128,
    "decoder_merge_policy": "add",
    "decoder_dropout": 0.2,
    "in_channels": 3,
    "classes": 1,
    "activation": None,
    "upsampling": 4,
    "aux_params": None
}

📚 ドキュメント

モデル初期化パラメータ

model_init_params = {
    "encoder_name": "resnet34",
    "encoder_depth": 5,
    "encoder_weights": "imagenet",
    "decoder_pyramid_channels": 256,
    "decoder_segmentation_channels": 128,
    "decoder_merge_policy": "add",
    "decoder_dropout": 0.2,
    "in_channels": 3,
    "classes": 1,
    "activation": None,
    "upsampling": 4,
    "aux_params": None
}

モデル評価指標

[
    {
        "test_per_image_iou": 0.9065093398094177,
        "test_dataset_iou": 0.9125494360923767
    }
]

データセット

データセット名: Oxford Pet

その他の情報

• 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Hubにアップロードされています。

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。