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Manet Tu Resnet18

由 smp-test-models 开发
基于PyTorch的语义分割模型,采用多尺度注意力机制,适用于图像分割任务
下载量 216
发布时间 : 12/23/2024
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

MAnet是一种用于语义分割的深度学习模型,采用编码器-解码器架构,特别设计了多尺度注意力模块来捕捉不同尺度的上下文信息,提高分割精度。

模型特点

多尺度注意力机制
通过创新的注意力模块同时捕捉不同尺度的上下文信息,提升分割精度
预训练编码器支持
支持使用ImageNet预训练的多种编码器(如ResNet等)进行迁移学习
灵活的架构配置
可自定义编码器深度、解码器通道数等参数以适应不同需求

模型能力

图像语义分割
多类别像素级分类
医学图像分析
遥感图像解析

使用案例

医学影像
器官分割
在CT/MRI扫描图像中分割特定器官或病变区域
自动驾驶
道路场景理解
分割道路、车辆、行人等关键要素