Logo
Project Icon

Pytorch-UNet

PyTorch实现的高效U-Net语义分割模型

U-NetPyTorch语义分割深度学习CarvanaGithub开源项目

Pytorch-UNet项目提供定制的U-Net实现，支持多类别分割任务，包括车体遮罩、肖像分割和医学图像分割。兼容PyTorch 1.13及以上版本，提供Docker镜像和预训练模型，便于集成和使用。模型在高分辨率图像上训练，取得了0.988的Dice系数，并支持自动混合精度，可通过Weights & Biases实时监控训练进度。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface论文论文
介绍相关项目
pytorch-3dunet - 支持语义分割和回归问题的3D U-Net模型实现
3D U-NetGithubpytorch-3dunet安装开源项目训练预测
pytorch-3dunet实现了多种3D U-Net模型及其变体，包括标准3D U-Net、残差3D U-Net和带压缩激励块的残差3D U-Net。该项目支持二元和多分类语义分割以及去噪、学习反卷积等回归问题。项目还支持2D U-Net，提供多种配置示例帮助用户训练和预测。此外，该项目可在Windows和OS X系统上运行，并支持多种损失函数和评估指标，如Dice系数、平均交并比、均方误差等。这一描述更加简洁、流畅，同时保持了准确性。
x-unet - 集成高效注意力机制的先进U-Net框架
GithubU-Net图像分割开源项目深度学习神经网络计算机视觉
x-unet是一个基于U-Net架构的开源项目，融合了高效注意力机制和最新研究成果。支持2D和3D图像处理，提供嵌套U-Net深度和上采样特征图合并等灵活配置。适用于生物医学图像分割和显著对象检测等任务，是一个功能强大的深度学习工具。
nnUNet - 自适应医学图像分割深度学习框架
GithubnnU-Net医学影像图像分割开源项目深度学习自动化
nnUNet是一个自适应深度学习框架,专注于医学图像分割。它可自动分析训练数据并优化U-Net分割流程,无需专业知识即可使用。支持2D和3D图像,处理多种模态和输入通道,并能应对不平衡类别分布。在多个生物医学图像分割挑战中表现出色,广泛用作基线方法和开发框架。适用于领域科学家和AI研究人员,为医学图像分析提供强大支持。
UNetPlusPlus - 嵌套U-Net架构优化医学图像分割
GithubUNet++医学影像卷积神经网络图像分割开源项目深度学习
UNet++是一种改进的医学图像分割架构，通过重新设计跳跃连接和密集连接解码器，解决了U-Net的架构深度和连接设计问题。项目提供Keras和PyTorch实现，并获得多个第三方支持。UNet++在医学图像分割任务中表现优异，为研究提供了有力工具。该项目已在GitHub开源，欢迎研究者使用和贡献。
unet.cu - UNet扩散模型的高性能CUDA实现
CUDAGithubUNet卷积神经网络图像生成开源项目深度学习
这个开源项目使用纯C++/CUDA实现了UNet扩散模型训练框架,支持无条件扩散。框架包含线性层、组归一化、注意力等核心算子的GPU加速实现,重点优化3x3卷积。通过多次迭代提升CUDA kernel性能,训练速度达PyTorch的40%。项目展示了深度学习框架在GPU上的高效实现过程,为相关开发提供参考。
MT-UNet - 融合Transformer和UNet的医学图像分割新模型
GithubMT-UNet医学图像分割开源项目数据集准备权重文件模型训练
MT-UNet是一种结合Transformer和UNet优势的医学图像分割模型。该模型在Synapse和ACDC数据集上分别达到79.20%和91.61%的DSC评分。MT-UNet通过混合transformer结构实现多尺度特征融合，为医学图像分析提供新思路。项目开源代码和预训练权重，便于研究者复现结果和深入研究。
UCTransNet - 融合U-Net与Transformer的医学图像分割网络
GithubTransformerU-NetUCTransNet医学图像分割开源项目深度学习
UCTransNet是一种结合U-Net和Transformer优势的医学图像分割网络。它通过Channel Transformer模块替代U-Net的跳跃连接，从通道维度优化特征融合。该模型在GlaS和MoNuSeg等数据集上表现优异，为医学影像分析提供新思路。项目开源代码实现和预训练模型，并提供详细使用说明，方便研究者探索和应用。
pytorch-auto-drive - 基于 PyTorch 的分割模型和车道检测模型
GithubPyTorchPytorchAutoDrive开源项目模型部署语义分割车道检测
框架基于纯Python和PyTorch，提供从模型训练、测试到可视化和部署的全方位支持。特色包括多种主干网络、简洁易懂的代码、混合精度训练及ONNX和TensorRT的部署支持。该框架中模型训练速度快，性能优于其他实现，支持多种数据集和模型方法，为自动驾驶研究提供可靠的基准测试和高效工具。
u-net - 使用Keras库构建深度神经网络的教程
GithubKerasTensorFlowU-NetUltrasound Nerve Segmentation开源项目深度学习
本教程使用Keras库构建深度神经网络，用于超声图像神经分割，特别适用于Kaggle竞赛。从数据预处理、模型定义、训练到提交文件生成，教程提供了详尽的步骤说明。实验表明该方法在测试图像中取得约0.57的得分，为后续优化提供了出发点。
upernet-convnext-small - 高效语义分割框架融合ConvNeXt技术
ConvNeXtGithubHuggingfaceUperNet图像分割开源项目模型计算机视觉语义分割
UperNet是一种结合ConvNeXt骨干网络的语义分割框架，融合了特征金字塔网络(FPN)和金字塔池化模块(PPM)。它能为每个像素生成语义标签，适用于场景理解和图像分割等计算机视觉任务。该模型提供多种预训练版本，可根据具体需求应用于不同场景。UperNet的设计旨在提高语义分割的准确性和效率，为研究人员和开发者提供了强大的图像分析工具。
相关项目
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号