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Dpt Tu Test Vit

由 smp-test-models 开发
基于PyTorch的图像分割模型库,支持多种编码器-解码器架构的语义分割任务
下载量 228
发布时间 : 4/7/2025
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型库提供了预训练的语义分割模型,采用编码器-解码器架构,支持多种骨干网络作为编码器,适用于各种图像分割任务。

模型特点

多种编码器支持
支持多种预训练编码器(如Vision Transformer等),可灵活选择
动态图像尺寸
支持处理不同尺寸的输入图像
预训练权重
提供在ImageNet上预训练的编码器权重,便于迁移学习
模块化设计
编码器-解码器结构清晰,便于自定义和扩展

模型能力

图像语义分割
支持多种骨干网络
处理不同尺寸输入
迁移学习支持

使用案例

医学影像
器官分割
在CT或MRI图像中分割特定器官或组织
自动驾驶
道路场景理解
分割道路、车辆、行人等关键元素
遥感图像
土地利用分类
分割卫星图像中的不同土地利用类型