网络模型已被证明在解决分割问题方面非常有效，达到了最先进的准确性。它们导致各种应用的显着改进，包括医学图像分析、自动驾驶、机器人技术、卫星图像、视频监控等等。然而，构建这些模型通常需要很长时间，但在阅读本指南后，您只需几行代码就可以构建一个模型。

主要内容

• 介绍
• 建筑模块
• 建立一个模型
• 训练模型

介绍

分割是根据某些特征或属性将图像分成多个片段或区域的任务。分割模型将图像作为输入并返回分割掩码：

分割神经网络模型由两部分组成：

• 编码器：获取输入图像并提取特征。编码器的例子有 ResNet、EfficentNet 和 ViT。
• 解码器：获取提取的特征并生成分割掩码。解码器因架构而异。架构的例子有 U-Net、FPN 和 DeepLab。

因此，在为特定应用构建分割模型时，您需要选择架构和编码器。但是，如果不测试几个，很难选择最佳组合。这通常需要很长时间，因为更改模型需要编写大量样板代码。Segmentation Models库解决了这个问题。它允许您通过指定架构和编码器在一行中创建模型。然后您只需修改该行即可更改其中任何一个。

要从 PyPI 安装最新版本的分段模型，请使用：

pip install segmentation-models-pytorch

建筑模块

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