基于SegFormer-B5架构的图像分割模型,在较大尺寸图像数据集上微调,擅长区分背景和分支区域
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发布时间 : 9/25/2023
模型简介
该模型是SegFormer-B5的微调版本,专门针对较大尺寸图像进行优化,主要用于图像分割任务,特别擅长区分背景和分支区域。
模型特点
高精度背景分割
在评估集上背景准确率达到99.1%,背景交并比达到98.24%
优化分支检测
针对分支区域进行了专门优化,分支准确率达到72.69%
大尺寸图像处理
在较大尺寸图像数据集上进行了专门微调
模型能力
图像分割
背景识别
分支区域检测
使用案例
医学影像
血管分支分析
用于医学影像中血管分支的识别和分割
可准确区分血管分支与背景组织
遥感图像
道路网络提取
从卫星或航拍图像中提取道路网络
可有效识别道路分支结构
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