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U

Upernet Tu Resnet18

由 smp-test-models 开发
UPerNet 是一个基于 PyTorch 实现的图像分割模型，支持语义分割任务。
图像分割
Safetensors
开源协议:MIT#语义分割#PyTorch实现#ResNet编码器
下载量 267
发布时间 : 12/23/2024
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

UPerNet 是一个高效的语义分割模型，适用于各种图像分割任务，如场景理解、医学图像分析等。

模型特点

灵活的编码器选择
支持多种预训练编码器（如 ResNet），可根据任务需求灵活选择。
高效的解码器设计
采用优化的解码器结构，提升分割精度和推理速度。
易于集成
提供简单的 API，便于与其他 PyTorch 项目集成。

模型能力

图像分割
语义分割
场景理解

使用案例

计算机视觉
场景分割
用于自动驾驶中的道路和障碍物分割。
医学图像分析
用于医学图像中的器官或病变区域分割。