模型简介
这是一个基于PyTorch实现的Unet架构图像分割模型,可用于语义分割任务。支持多种预训练编码器,适用于各种图像分割场景。
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,便于迁移学习
灵活的配置
可配置编码器深度、解码器通道数等参数,适应不同需求
预训练权重
支持使用ImageNet预训练权重初始化模型
模型能力
图像分割
语义分割
医学图像分析
卫星图像解析
使用案例
医学影像
器官分割
在CT或MRI扫描图像中分割特定器官或组织
遥感图像
地物分类
从卫星图像中识别和分割不同地物类型
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

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

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
AIbase是一个专注于MCP服务的平台,为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务,助力AI应用开发。
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