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Oxford Pet Segmentation

由 castiello 开发
基于PyTorch的FPN图像分割模型,支持多种编码器架构,适用于语义分割任务
下载量 34
发布时间 : 4/17/2025
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型实现了特征金字塔网络(FPN)架构,用于高效的图像语义分割。支持多种预训练编码器,可灵活配置解码器参数,适用于不同场景的分割任务。

模型特点

灵活的编码器选择
支持多种预训练编码器(如ResNet34),可轻松切换不同骨干网络
可配置的解码器
提供丰富的解码器参数配置选项,包括通道数、dropout率和插值方式等
预训练权重支持
编码器可使用ImageNet预训练权重,加速模型收敛

模型能力

图像语义分割
特征金字塔处理
多尺度特征融合

使用案例

计算机视觉
宠物图像分割
在牛津宠物数据集上进行精确的宠物与背景分割
测试IoU达到0.914
医学图像分析
可用于医学图像中的器官或病变区域分割