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Deeplabv3 Tu Resnet18

由 smp-test-models 开发
DeepLabV3 是一个基于 PyTorch 实现的语义分割模型，适用于图像分割任务。
图像分割
Safetensors
开源协议:MIT#语义分割#多尺度空洞卷积#图像解析
下载量 210
发布时间 : 12/23/2024
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

DeepLabV3 是一种先进的语义分割模型，能够对图像中的每个像素进行分类，广泛应用于场景理解、医学图像分析等领域。

模型特点

高效的编码器-解码器结构
采用 ResNet 作为编码器，结合 ASPP 模块增强多尺度特征提取能力。
支持多种预训练权重
可以使用 ImageNet 预训练的权重进行初始化，提升模型性能。
灵活的配置选项
支持调整编码器深度、输出步长、解码器通道数等参数，适应不同任务需求。

模型能力

图像分割
语义分割
像素级分类

使用案例

计算机视觉
场景理解
对街景图像中的道路、车辆、行人等进行分割，用于自动驾驶系统。
医学图像分析
对医学影像中的器官或病变区域进行分割，辅助诊断。