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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。

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PyTorch3D是一个基于PyTorch的3D计算机视觉研究库，提供高效、可复用的组件。主要功能包括三角网格操作、可微分渲染和隐式表示框架。该库与深度学习方法无缝集成，支持异构数据批处理、可微分运算和GPU加速。PyTorch3D已应用于多个研究项目，并提供全面的教程和文档。
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segformer-b1-finetuned-cityscapes-1024-1024 - SegFormer模型在语义分割中的高效应用
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tf_efficientnet_b1.ns_jft_in1k - EfficientNet图像分类模型，无监督学习的图像标杆
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