/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Библиотека
segmentation-models-pytorch
Опубликована
11 июл 2026

alpine

Сегментация изображенийИзображение → mask

Модель FPN на базе segmentation-models-pytorch для семантической сегментации изображений на данных CALFIN.

7скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это модель FPN для семантической сегментации изображений, опубликованная с использованием PytorchModelHubMixin и предназначенная для загрузки через библиотеку segmentation-models-pytorch. В карточке указан набор данных CALFIN, на котором модель обучалась или оценивалась. Модель принимает изображения и выдаёт результат сегментации; дополнительных сведений об архитектурных параметрах и метриках в доступной карточке нет. Репозиторий распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • семантическая сегментация изображений из набора CALFIN
  • выделение объектов и областей на изображениях попиксельно
  • инференс сегментационной модели через segmentation-models-pytorch

Ограничения

Карточка не приводит метрики и подробные параметры модели, поэтому качество и оптимальные сценарии применения по ней оценить нельзя.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

FPN Model Card

Table of Contents:

Load trained model

import segmentation_models_pytorch as smp

model = smp.from_pretrained("<save-directory-or-this-repo>")

Model init parameters

model_init_params = {
    "encoder_name": "resnet34",
    "encoder_depth": 5,
    "encoder_weights": "imagenet",
    "decoder_pyramid_channels": 256,
    "decoder_segmentation_channels": 128,
    "decoder_merge_policy": "add",
    "decoder_dropout": 0.2,
    "decoder_interpolation": "nearest",
    "in_channels": 3,
    "classes": 1,
    "activation": None,
    "upsampling": 4,
    "aux_params": None
}

Model metrics

[]

Dataset

Dataset name: CALFIN

More Information

This model has been pushed to the Hub using the PytorchModelHubMixin

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · segmentation-models-pytorch · image-segmentation

Нельзя запустить

Архитектура ? неизвестна transformers в образе рантайма.

Ревизия весов
49832f6

0 моделей