Oxford Pet Segmentation

🚀 DeepLabV3Plus 模型卡片

DeepLabV3Plus 是用于图像分割任务的模型，本卡片介绍了该模型的加载方式、初始化参数、评估指标、使用的数据集等信息，方便开发者使用。

🚀 快速开始

加载预训练模型

import segmentation_models_pytorch as smp

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

💻 使用示例

基础用法

# 模型初始化参数设置
model_init_params = {
    "encoder_name": "efficientnet-b5",
    "encoder_depth": 5,
    "encoder_weights": "imagenet",
    "encoder_output_stride": 16,
    "decoder_channels": 256,
    "decoder_atrous_rates": (12, 24, 36),
    "decoder_aspp_separable": True,
    "decoder_aspp_dropout": 0.5,
    "in_channels": 3,
    "classes": 1,
    "activation": None,
    "upsampling": 4,
    "aux_params": None
}

模型评估指标

[
    {
        "test_per_image_iou": 0.866601288318634,
        "test_dataset_iou": 0.9076802730560303
    }
]

📚 详细文档

数据集

更多信息

• 库地址：https://github.com/qubvel/segmentation_models.pytorch
• 文档地址：https://smp.readthedocs.io/en/latest/

本模型已使用 PytorchModelHubMixin 推送到模型中心。

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。