返回模型
说明文档
该模型由一个 SMP-UNet 组成，于 2023 年 12 月在 LSDB 数据集上为 GelGenie 训练。它仅应用于低分辨率图像。
该模型在训练集和验证集上共训练了 600 个 epoch，并提取了最终检查点（共 59 张图像）。
尽管训练使用了扩展的数据集，但其性能略逊于另一个可用的低分辨率模型。
如需了解训练所用配置的更多详情，请访问 https://huggingface.co/mattaq/GelGenie-LowRes-Extended-Dec-2023 并查看 config.toml 文件。我们的代码库已完全开源，可在此获取：https://github.com/mattaq31/GelGenie。
mattaq/GelGenie-LowRes-Extended-Dec-2023
作者 mattaq
image-segmentation
pytorch
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创建时间: 2023-12-24 15:20:38+00:00
更新时间: 2024-10-07 03:40:07+00:00
在 Hugging Face 上查看文件 (12)
.gitattributes
README.md
checkpoints/checkpoint_epoch_600.pth
config.toml
model_structure.txt
model_summary.txt
onnx_checkpoints/unet_dec_21_lsdb_only_extended_set_epoch_600.onnx
ONNX
onnx_checkpoints/unet_dec_21_lsdb_only_extended_set_epoch_600_fixed_dim_1024.onnx
ONNX
time_log.txt
torchscript_checkpoints/unet_dec_21_lsdb_only_extended_set_epoch_600.pt
training_logs/metric_plots.pdf
training_logs/training_stats.csv