segmentation_models.pytorch
Modelos de segmentação semântica com mais de 500 backbones convolucionais e baseados em transformadores pré-treinados.
Crie modelos avançados de segmentação de imagem facilmente com uma biblioteca que inclui muitas opções pré-treinadas.
Do 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
Trechos do README do projeto em GitHub. Os direitos autorais e as licenças permanecem com os respectivos autores.
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Grátis · sem cartão · cancele quando quiserModelos de segmentação semântica com mais de 500 backbones convolucionais e baseados em transformadores pré-treinados.
segmentation_models.pytorch tem 11.7k estrelas no GitHub. Foi bifurcado 1.8k vezes. segmentation_models.pytorch é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2019. segmentation_models.pytorch está disponível sob a licença MIT. Os seus principais temas são: computer-vision, deeplab-v3-plus, deeplabv3, dpt.
O que é segmentation_models.pytorch?
Modelos de segmentação semântica com mais de 500 backbones convolucionais e baseados em transformadores pré-treinados.
segmentation_models.pytorch é de código aberto?
segmentation_models.pytorch é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença MIT.
segmentation_models.pytorch é gratuito?
Sim. segmentation_models.pytorch é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
Sob que licença está segmentation_models.pytorch?
segmentation_models.pytorch está disponível sob a licença MIT.
Em que linguagem segmentation_models.pytorch está escrito?
segmentation_models.pytorch é escrito principalmente em Python.
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[](https://olud.ai/project/qubvel-org-segmentation-models-pytorch.html)
