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PyTorchベースのセマンティックセグメンテーションモデルで、複数のエンコーダーアーキテクチャをサポートし、画像セグメンテーションタスクに適しています。
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リリース時間 : 4/9/2025
モデル概要
このモデルはU-Netアーキテクチャに基づくセマンティックセグメンテーションモデルで、ResNet152などの複数の事前学習済みエンコーダーをサポートし、様々な画像セグメンテーションタスクに使用できます。
モデル特徴
複数エンコーダーサポート
ResNet152などの複数の事前学習済みエンコーダーアーキテクチャをサポートし、ニーズに応じて柔軟に選択できます。
高性能セグメンテーション
IPDデータセットで92.3%のIoU指標を達成し、優れたセグメンテーション性能を示しています。
PyTorch互換
完全にPyTorchで実装されており、既存のPyTorchワークフローに簡単に統合できます。
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
衛星画像処理
使用事例
医用画像
臓器セグメンテーション
CTやMRI画像における臓器の識別とセグメンテーションに使用
高精度な臓器境界識別
リモートセンシング画像
地表被覆分類
衛星画像における異なる地表タイプのセグメンテーション
各種地表特徴の正確な識別
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