segmentation_models.pytorch

基于PyTorch的神经网络图像分割库

segmentation_models.pytorch 是一个基于 PyTorch 的图像分割库,提供9种分割模型架构和124种编码器。该库 API 简洁,支持预训练权重,并包含常用评估指标和损失函数。它适用于研究和实际应用中的各种图像分割任务,是图像分割领域的实用工具。

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介绍相关项目

LibtorchSegmentation - 高性能C++图像分割库

C++库GithubLibTorch图像分割开源项目神经网络预训练模型

LibtorchSegmentation是基于LibTorch的C++图像分割库，提供高级API和多种模型架构。支持15种预训练编码器，推理速度比PyTorch CUDA快35%。该库简单易用yet功能强大，适合快速开发和部署各类图像分割应用。

semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型

GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库

该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型，支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景，涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型，支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新，包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集，实现高效的语义分割。

Pytorch-Medical-Segmentation - 基于PyTorch的医学图像分割框架支持2D和3D多模态分析

GithubPytorch医学图像分割开源项目深度学习神经网络

Pytorch-Medical-Segmentation是一个开源医学图像分割框架，支持2D和3D多模态分析。该项目集成多种先进算法，兼容主流医学影像格式，提供灵活配置选项。内置训练推理流程和评估指标，便于研究人员和开发者快速实现各类医学图像分割任务。

sssegmentation - 开源语义分割工具箱集成多种先进算法和模型

GithubPyTorch开源工具开源项目深度学习计算机视觉语义分割

sssegmentation是基于PyTorch的开源语义分割工具箱，提供高性能、模块化设计和统一基准测试。它集成多种流行分割框架，支持各类backbone网络和分割器模型，包括SAM、MobileSAM等最新技术。该项目为语义分割研究和应用开发提供灵活易用的平台。

pytorch-image-models - 全面的PyTorch图像模型集合

GithubPyTorch图像模型开源项目深度学习神经网络计算机视觉

pytorch-image-models是一个综合性PyTorch图像模型库，提供最新计算机视觉模型、预训练权重和训练脚本。库中包含CNN和Transformer等多种架构，支持迁移学习和特征提取。项目不断更新，近期新增MobileNetV4模型并优化现有模型性能。该库为计算机视觉研究和开发提供了丰富的工具和资源。

mmsegmentation - 高效的PyTorch语义分割工具箱与新特性介绍

GithubMMSegmentationOpenMMLabPyTorchv1.0.0开源项目语义分割

MMSegmentation是基于PyTorch的开源语义分割框架，提供模块化设计和统一基准，支持多种算法。最新v1.2.0版本新增开放词汇语义分割和单目深度估计功能，提升训练效率和快速部署体验。

GeoSeg - 遥感图像语义分割框架支持多种数据集和先进模型

GeoSegGithubVision Transformer开源项目深度学习语义分割遥感图像

GeoSeg是一个开源的遥感图像语义分割工具箱,基于PyTorch等框架开发。它专注于先进视觉Transformer模型,支持多个遥感数据集,提供统一训练脚本和多尺度训练测试功能。项目实现了Mamba、Vision Transformer和CNN等多种网络架构,为遥感图像分割研究提供统一基准平台。

med-seg-diff-pytorch - PyTorch实现的医学图像分割扩散模型

DDPMGithubPytorch医学图像分割开源项目扩散概率模型深度学习

med-seg-diff-pytorch是一个基于PyTorch的医学图像分割框架，采用扩散概率模型(DDPM)和特征级条件增强技术。该项目提供简易安装和使用方法，支持自定义数据集训练，并计划增加更多功能。它为医学图像分析领域提供了一个功能强大、使用灵活的开源工具。

tensorflow-image-models - 将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的预训练模型库

GithubTensorFlow图像模型开源项目机器学习深度学习预训练权重

tensorflow-image-models是一个将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的开源项目。它提供了多种预训练模型,包括ViT、DeiT、ResNet等,可用于图像分类和分割。该项目为开发者提供了简单的API来创建、预处理和保存/加载模型,并支持调整类别数量以适应不同任务。通过这个模型库,研究人员和开发者可以更方便地在TensorFlow中使用先进的图像模型。

segment-anything - 革命性AI模型实现高效图像分割

AI模型GithubSegment Anything图像分割开源项目深度学习计算机视觉

Segment Anything是Meta AI Research开发的图像分割模型，能通过简单输入生成高质量物体遮罩。该模型经过大规模数据训练，具备强大的零样本分割能力。它提供多种版本，支持ONNX导出，并附有示例和文档，便于集成应用。

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