PSPNet是一种用于语义分割的深度学习模型，采用金字塔池化模块捕获多尺度上下文信息
Safetensors 下载量 213
发布时间 : 12/23/2024
模型简介
基于PyTorch实现的PSPNet模型，用于图像语义分割任务，支持多种编码器架构和预训练权重
模型特点
多尺度上下文捕获
通过金字塔池化模块(PSP)有效捕获不同尺度的上下文信息
灵活的编码器选择
支持多种预训练编码器(如ResNet)和自定义深度
批归一化支持
金字塔池化模块可选择使用批归一化层提升训练稳定性
模型能力
图像语义分割
多尺度特征提取
支持自定义类别数
使用案例
计算机视觉
场景解析
对复杂场景进行像素级语义分割
医学图像分析
医学影像中的器官或病变区域分割
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
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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