基于 PyTorch 的 Linknet 架构实现的图像语义分割模型,适用于医学影像等领域的像素级分类任务
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发布时间 : 10/15/2024
模型简介
该模型采用 Linknet 架构,结合预训练的 ResNet 编码器,能够高效地进行图像语义分割。特别适用于医学影像分析,如乳腺组织分割等应用场景。
模型特点
高效分割架构
采用 Linknet 轻量级架构,在保持分割精度的同时提高计算效率
预训练编码器
使用 ImageNet 预训练的 ResNet34 作为编码器,提升特征提取能力
医学影像优化
特别针对医学影像数据(如乳腺组织)进行优化,在相关数据集上表现优异
模型能力
图像语义分割
医学影像分析
像素级分类
使用案例
医疗影像
乳腺组织分割
用于乳腺医学影像中的组织区域分割
测试集 IoU 达到 0.76
生物医学研究
病理图像分析
辅助病理学家进行组织样本的自动分割
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