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基於PyTorch的語義分割模型,支持多種編碼器架構,適用於圖像分割任務。
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發布時間 : 4/9/2025
模型概述
Unet是一種經典的語義分割模型,採用編碼器-解碼器結構,支持多種預訓練編碼器(如ResNet152),適用於醫學影像、遙感圖像等分割任務。
模型特點
靈活的編碼器選擇
支持多種預訓練編碼器(如ResNet152),可靈活適配不同任務需求
模塊化設計
解碼器通道數、注意力機制等參數可配置,便於模型調優
預訓練支持
編碼器可使用ImageNet預訓練權重,提升模型性能
模型能力
圖像分割
語義分割
醫學影像分析
遙感圖像處理
使用案例
醫學影像
器官分割
在CT/MRI影像中分割特定器官或病變區域
測試數據集交併比達0.924
遙感
地物分類
對衛星/航拍圖像中的不同地物類型進行分割
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