基于PyTorch的FPN架构图像分割模型,支持多种编码器,适用于语义分割任务。
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发布时间 : 4/9/2025
模型简介
该模型采用Feature Pyramid Network架构,结合深度编码器(如ResNet)实现高效的图像语义分割,支持自定义参数配置和预训练权重加载。
模型特点
灵活的编码器选择
支持多种预训练编码器(如ResNet34),可适应不同计算资源需求
金字塔特征融合
通过FPN架构实现多尺度特征融合,提升分割精度
即用型预训练模型
提供基于ImageNet预训练的模型权重,支持快速微调
模型能力
图像语义分割
多类别像素级分类
支持自定义输入分辨率
使用案例
宠物图像分析
宠物图像分割
在Oxford Pet数据集上实现宠物与背景的精确分割
测试集IoU达到0.915
医学影像
器官分割
可迁移应用于CT/MRI影像中的器官识别(需微调)
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L
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英语
C
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6
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R
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