Dpt Tu Test Vit

🚀 segmentation - models - pytorch

このライブラリは、PyTorchを使用した画像セグメンテーションモデルを提供します。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、学習済みモデルの読み込み方法とモデルの初期化パラメータについて説明します。

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": "tu-test_vit",
    "encoder_depth": 4,
    "encoder_weights": "imagenet",
    "encoder_output_indices": None,
    "decoder_readout": "cat",
    "decoder_intermediate_channels": (16, 32, 64, 64),
    "decoder_fusion_channels": 16,
    "in_channels": 3,
    "classes": 1,
    "activation": None,
    "aux_params": None,
    "dynamic_img_size": True
}

📚 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を使用してハブに公開されています。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスのもとで公開されています。