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U

Unetplusplus Tu Resnet18

由 smp-test-models 开发
基于PyTorch的语义分割模型，采用改进的UNet++架构，适用于图像分割任务。
图像分割
Safetensors
开源协议:MIT#医学图像分割#多尺度特征融合#预训练编码器
下载量 215
发布时间 : 12/23/2024
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

UnetPlusPlus是segmentation_models.pytorch库中的一个语义分割模型，采用改进的UNet++架构，支持多种编码器和预训练权重，适用于医学影像、遥感图像等分割任务。

模型特点

改进的UNet++架构
采用UNet++架构，通过密集跳跃连接改进特征融合，提升分割精度。
多种编码器支持
支持多种预训练编码器（如ResNet、EfficientNet等），可灵活选择适合的骨干网络。
预训练权重
支持使用ImageNet预训练权重，加速模型收敛并提升性能。
模块化设计
采用模块化设计，便于自定义解码器通道数和注意力机制等参数。

模型能力

图像分割
语义分割
医学影像分析
遥感图像处理

使用案例

医学影像
器官分割
用于CT或MRI影像中的器官分割，辅助医疗诊断。
遥感图像
地物分类
用于卫星或航拍图像中的地物分类和分割。
自动驾驶
道路场景分割
用于自动驾驶中的道路、车辆和行人分割。