基于PyTorch的Unet图像分割模型,支持多种编码器架构,适用于语义分割任务
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发布时间 : 10/15/2024
模型简介
这是一个基于PyTorch实现的Unet架构图像分割模型,主要用于语义分割任务。模型支持多种预训练编码器,并提供了灵活的配置选项。
模型特点
多种编码器支持
支持ResNet等主流编码器架构,并可加载ImageNet预训练权重
灵活的配置选项
可自定义编码器深度、解码器通道数、注意力机制等参数
批归一化支持
解码器支持批归一化层,有助于训练稳定性和模型性能
模型能力
图像分割
语义分割
医学图像分析
使用案例
医学影像
乳腺图像分割
用于乳腺医学图像的分割任务
测试数据集IOU达到0.757
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