Or9ksv4

🚀 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に特化しており、PythonとPyTorchを利用して構築されています。以下にモデルの読み込み方法やパラメータなどの詳細を紹介します。

🚀 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": "resnet152",
    "encoder_depth": 5,
    "encoder_weights": "imagenet",
    "decoder_use_batchnorm": True,
    "decoder_channels": (256, 128, 64, 32, 16),
    "decoder_attention_type": None,
    "decoder_interpolation_mode": "nearest",
    "in_channels": 3,
    "classes": 1,
    "activation": None,
    "aux_params": None
}

モデルの評価指標

[
    {
        "test_per_image_iou": 0.9445641040802002,
        "test_dataset_iou": 0.9453290104866028
    }
]

データセット

データセット名: IPD

📚 ドキュメント

詳細情報

• 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ライセンスの下で公開されています。