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🚀 分割模型庫 - 基於PyTorch的Unet模型

本項目提供了基於PyTorch的圖像分割模型，特別是Unet模型。它能幫助用戶快速加載預訓練模型、配置模型參數，並查看模型指標，適用於圖像語義分割任務。

🚀 快速開始

加載預訓練模型

import segmentation_models_pytorch as smp

model = smp.from_pretrained("<save-directory-or-this-repo>")

✨ 主要特性

• 支持加載預訓練的Unet模型。
• 可靈活配置模型的初始化參數。
• 提供模型的評估指標。

📦 安裝指南

文檔未提供具體安裝步驟，可參考項目庫：segmentation_models.pytorch

💻 使用示例

基礎用法

import segmentation_models_pytorch as smp

model = smp.from_pretrained("<save-directory-or-this-repo>")

高級用法

配置模型初始化參數

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
}

📚 詳細文檔

模型指標

[
    {
        "test_per_image_iou": 0.925516664981842,
        "test_dataset_iou": 0.923425555229187
    }
]

數據集

數據集名稱：IPD

更多信息

• 庫地址：segmentation_models.pytorch
• 文檔地址：文檔

本模型已使用 PytorchModelHubMixin 推送到模型中心。

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證。