segmentation-models-pytorch版本

segmentation-models-pytorch是一个用于图像分割任务的库，它提供了一系列经过预训练的深度学习模型和一些用于训练、评估和推理的工具函数。

该库建立在PyTorch框架上，使得用户可以轻松地使用各种强大的图像分割模型，如UNet、PSPNet、LinkNet和FPN。这些模型已经在各种图像数据集上进行了训练，并且已经在实际的图像分割任务中表现出了良好的性能。

segmentation-models-pytorch还提供了许多用于数据预处理和后处理的功能。用户可以使用自定义的数据加载器和转换器来加载和处理图像数据。此外，该库还实现了一些用于评估和可视化分割结果的工具函数，使得用户可以更好地了解模型的性能和结果。

使用segmentation-models-pytorch非常简单。用户只需要安装PyTorch和segmentation-models-pytorch库，然后按照提供的示例代码设置数据路径和训练参数。模型会自动加载预训练权重，并根据给定的数据集进行训练。用户可以根据需要自定义训练过程，并使用库中提供的工具函数进行模型的推理和评估。

总而言之，segmentation-models-pytorch是一个方便易用的图像分割库，提供了多种先进的深度学习模型和功能强大的工具函数，可以帮助用户快速构建和训练图像分割模型，并处理和评估分割结果。

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segmentation_models.pytorch是一个基于PyTorch框架的语义分割模型库，提供了多种经典的语义分割模型，如UNet、FPN、LinkNet等，并且支持多种预训练模型权重，如ResNet、ResNeXt、MobileNet等。该库还提供了方便的训练和评估工具，可以帮助用户快速构建和训练自己的语义分割模型。

segmentation_models_pytorch

segmentation_models_pytorch 是一个基于 PyTorch 的图像分割模型库。它包含了常用的图像分割模型，如 U-Net、FPN 和 Linknet，并提供了一系列的预训练模型和预处理工具。使用这个库可以方便地构建和训练图像分割模型。