Safetensors模型简介
DeepLabV3Plus是一个用于图像语义分割的深度学习模型，采用编码器-解码器架构，支持多种预训练编码器，适用于各种计算机视觉分割任务。
模型特点
多种编码器支持
支持多种预训练编码器架构（如ResNet等），可灵活选择适合不同任务的编码器
高效分割
采用DeepLabV3Plus架构，结合ASPP模块，能够高效处理不同尺度的特征
预训练权重
提供在ImageNet上预训练的编码器权重，便于迁移学习
模型能力
图像语义分割
多类别像素级分类
支持自定义输入通道数
支持自定义输出类别数
使用案例
医学影像
器官分割
在CT或MRI图像中分割特定器官或组织
自动驾驶
道路场景理解
分割道路、车辆、行人等关键元素
遥感图像
土地利用分类
对卫星图像进行土地覆盖类型分割
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
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
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
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