PAN是基于PyTorch实现的图像分割模型,采用金字塔注意力机制增强特征提取能力
下载量 211
发布时间 : 12/23/2024
模型简介
用于语义分割任务的深度学习模型,支持多种编码器架构,适用于医学影像、卫星图像等分割场景
模型特点
金字塔注意力机制
通过多尺度注意力模块增强特征金字塔的表征能力
灵活的编码器选择
支持ResNet等主流编码器架构,可加载ImageNet预训练权重
轻量级设计
默认配置仅需32个解码器通道,适合资源受限场景
模型能力
图像语义分割
多类别像素级分类
医学影像分析
卫星图像解析
使用案例
医疗影像
器官分割
CT/MRI影像中的器官组织分割
遥感图像
地表覆盖分类
卫星图像中的植被/建筑/水域分割
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers

支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型,专为边缘设备推理设计,体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统
Transformers

英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
AIbase是一个专注于MCP服务的平台,为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务,助力AI应用开发。
简体中文