segmentation_models.pytorch
Modèles de segmentation sémantique avec plus de 500 architectures pré-entraînées basées sur des convolutions et des transformateurs.
Créez facilement des modèles avancés de segmentation d'images avec une bibliothèque qui comprend de nombreuses options pré-entraînées.
Depuis le README
$ pip install segmentation-models-pytorch
- Super simple high-level API (just two lines to create a neural network)
- 12 encoder-decoder model architectures (Unet, Unet++, Segformer, DPT, ...)
- 800+ pretrained convolution- and transform-based encoders, including timm support
- Popular metrics and losses for training routines (Dice, Jaccard, Tversky, ...)
- ONNX export and torch script/trace/compile friendly
Extraits du README du projet sur GitHub. Le droit d'auteur et les licences restent la propriété des auteurs respectifs.
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Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentModèles de segmentation sémantique avec plus de 500 architectures pré-entraînées basées sur des convolutions et des transformateurs.
segmentation_models.pytorch compte 11.7k étoiles sur GitHub. Il a été forké 1.8k fois. segmentation_models.pytorch est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2019. segmentation_models.pytorch est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : computer-vision, deeplab-v3-plus, deeplabv3, dpt.
Qu'est-ce que segmentation_models.pytorch ?
Modèles de segmentation sémantique avec plus de 500 architectures pré-entraînées basées sur des convolutions et des transformateurs.
segmentation_models.pytorch est-il open source ?
segmentation_models.pytorch est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
segmentation_models.pytorch est-il gratuit ?
Oui. segmentation_models.pytorch est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est segmentation_models.pytorch ?
segmentation_models.pytorch est disponible sous licence MIT.
Dans quel langage segmentation_models.pytorch est-il écrit ?
segmentation_models.pytorch est écrit principalement en Python.
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[](https://olud.ai/project/qubvel-org-segmentation-models-pytorch.html)
