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🚀 分割模型库 - 基于PyTorch的Unet模型

本项目使用 segmentation-models-pytorch 库，提供了Unet图像分割模型。该模型可用于语义分割任务，通过预训练模型和灵活的初始化参数设置，能高效地进行图像分割工作。

🚀 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>")

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
}

模型指标

[
    {
        "test_per_image_iou": 0.9807004332542419,
        "test_dataset_iou": 0.988897442817688
    }
]

数据集

数据集名称：IPD

📚 详细文档

• 库链接：https://github.com/qubvel/segmentation_models.pytorch
• 文档链接：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。