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
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发布时间 : 4/17/2025
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
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