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Deeplabv3plus Tu Resnet18

由smp-test-models開發
基於PyTorch的語義分割模型,支持多種編碼器架構
下載量 213
發布時間 : 12/23/2024

模型概述

DeepLabV3Plus是一個用於圖像語義分割的深度學習模型,採用編碼器-解碼器架構,支持多種預訓練編碼器,適用於各種計算機視覺分割任務。

模型特點

多種編碼器支持
支持多種預訓練編碼器架構(如ResNet等),可靈活選擇適合不同任務的編碼器
高效分割
採用DeepLabV3Plus架構,結合ASPP模塊,能夠高效處理不同尺度的特徵
預訓練權重
提供在ImageNet上預訓練的編碼器權重,便於遷移學習

模型能力

圖像語義分割
多類別像素級分類
支持自定義輸入通道數
支持自定義輸出類別數

使用案例

醫學影像
器官分割
在CT或MRI圖像中分割特定器官或組織
自動駕駛
道路場景理解
分割道路、車輛、行人等關鍵元素
遙感圖像
土地利用分類
對衛星圖像進行土地覆蓋類型分割
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