AIbase

医学图像分割
Segformer Tu Resnet18
MIT
基于PyTorch的语义分割模型，支持多种编码器架构，适用于图像分割任务。
图像分割
S
smp-test-models
209
0
Manet Tu Resnet18
MIT
基于PyTorch的语义分割模型，采用多尺度注意力机制，适用于图像分割任务
图像分割
M
smp-test-models
216
0
Unetplusplus Tu Resnet18
MIT
基于PyTorch的语义分割模型，采用改进的UNet++架构，适用于图像分割任务。
图像分割
U
smp-test-models
215
0
Unet Tu Resnet18
MIT
基于PyTorch实现的Unet图像分割模型，支持多种编码器架构
图像分割
Safetensors
U
smp-test-models
219
0
Single Channel Breast Segmentation Deeplabv3plus
MIT
基于PyTorch的DeepLabV3+图像分割模型，支持多种编码器架构
图像分割
S
AnikiFan
18
0
Single Channel Breast Segmentation Linknet
MIT
基于 PyTorch 的 Linknet 架构实现的图像语义分割模型，适用于医学影像等领域的像素级分类任务
图像分割
S
AnikiFan
16
0
Single Channel Breast Segmentation Unet
MIT
基于PyTorch的Unet图像分割模型，支持多种编码器架构，适用于语义分割任务
图像分割
Safetensors
S
AnikiFan
65
1
Medsam Vit Base
Apache-2.0
MedSAM是专为医疗领域微调的SAM版本，用于医学图像分割任务。
图像分割
Transformers
其他
M
flaviagiammarino
2,944
11
Medsam Vit Base
Apache-2.0
基于Segment Anything模型（SAM）优化的医学图像分割专用模型，能够根据点或框等输入提示生成高质量的医学图像分割掩膜
图像分割
Transformers
其他
M
wanglab
938
23