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🚀 分割模型库 - 基于PyTorch的Unet模型

本项目提供了基于PyTorch的图像分割模型，特别是Unet模型。它能帮助用户快速加载预训练模型、配置模型参数，并查看模型指标，适用于图像语义分割任务。

🚀 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>")

✨ 主要特性

• 支持加载预训练的Unet模型。
• 可灵活配置模型的初始化参数。
• 提供模型的评估指标。

📦 安装指南

文档未提供具体安装步骤，可参考项目库：segmentation_models.pytorch

💻 使用示例

基础用法

import segmentation_models_pytorch as smp

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

高级用法

配置模型初始化参数

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
}

📚 详细文档

模型指标

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

数据集

数据集名称：IPD

更多信息

• 库地址：segmentation_models.pytorch
• 文档地址：文档

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。