Segmentation Models with Pre-trained Backbones using PyTorch

简介：
本项目利用PyTorch框架开发基于预训练骨干网络的图像分割模型，旨在提升语义和实例分割任务中的性能与效率。 具有用于图像的神经网络的Python库基于分割。 该库的主要功能包括： - 高级API（只需两行代码即可创建神经网络） - 9种二进制及多类细分模型架构，其中包括著名的Unet结构 - 提供104种编码器选择 所有编码器均预置了训练权重，以加速并优化收敛过程 欲了解更多关于分割模型Pytorch（简称SMP）库的信息，请参阅其文档中的以下部分： - 架构设计 - 编码器选项 - 模型API使用说明 - 安装指南 - 库在比赛中的应用案例分享 - 贡献方式及要求 - 引用示例 :hourglass_not_done: 快速入门步骤： 1. 使用SMP创建第一个分割模型。只需几行代码即可实现，例如： ```python import segmentation_models_pytorch as smp model = smp.Unet(encoder_name=resnet34) # 指定编码器类型 ``` 这将帮助用户快速上手并开始使用该库进行图像分割任务。