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PyTorchベースのUnet画像セグメンテーションモデル、複数のエンコーダーアーキテクチャと事前学習済み重みをサポート
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リリース時間 : 4/9/2025
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、主に意味的セグメンテーションタスクに使用されます。モデルはResNet152などの複数のエンコーダーアーキテクチャと事前学習済み重みをサポートし、デコーダーパラメータを柔軟に設定できます。
モデル特徴
複数エンコーダーサポート
ResNetなどの主流エンコーダーアーキテクチャをサポートし、ImageNet事前学習済み重みをロード可能
柔軟なデコーダー設定
デコーダーチャネル数、バッチ正規化、注意メカニズムなどのパラメータをカスタマイズ可能
高性能セグメンテーション
IPDデータセットで94.5%のIoU指標を達成
モデル能力
画像意味的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/MRI画像における臓器識別とセグメンテーションに使用
高精度セグメンテーション結果
リモートセンシング
地表被覆分類
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