基于PyTorch实现的Unet图像分割模型,支持多种编码器架构和预训练权重。
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发布时间 : 8/23/2024
模型简介
该模型是一个用于语义分割任务的Unet架构实现,适用于医学图像、卫星图像等多种场景的分割需求。
模型特点
多种编码器支持
支持ResNet等主流编码器架构,可灵活选择适合的骨干网络。
预训练权重
支持使用ImageNet预训练权重进行初始化,提升模型性能。
模块化设计
解码器支持批量归一化和注意力机制等模块,可根据需求灵活配置。
模型能力
图像分割
语义分割
医学图像分析
卫星图像处理
使用案例
医学影像
器官分割
用于CT或MRI图像中的器官识别和分割
遥感图像
地表覆盖分类
用于卫星图像中的地表特征识别和分类
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L
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Transformers

英语
C
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6
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R
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