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On 2024年9月10日 上午9:47:55 [+0800], ncblab7041 朱彥煒:
  • Updated description of 水稻叢影像去背模型 from

    # 模型摘要 ## 1. 模型概述 本模型基於 **U2-NET** 架構,專門用於影像去背。U2-NET 是一種輕量級的深度學習網絡,設計用於高效的前景物體檢測和分割。模型能夠自動將影像中的主要物體與背景進行區分,生成對應的影像遮罩,並實現精確的去背效果。 ## 2. 應用場景 本模型適用於 **無人機空拍影像** 的去背處理,特別是去除土壤、雜草等背景雜訊。具體應用場景包括: - 農業無人機影像分析,去除土壤或背景元素,突出作物 - 環境監測,去除不必要的背景物體,聚焦關鍵分析對象 - 建築工地或礦區監測,去除地表背景雜訊 ## 3. 使用指南 使用本模型的步驟如下: 1. **準備影像**:將無人機拍攝的空拍影像上傳至模型系統。 2. **執行模型**:輸入影像後,U2-NET 模型會自動生成物體與背景的分割遮罩,並進行去背處理。 3. **查看結果**:最終的去背結果會以圖片形式展示,並可供下載。 ### 範例操作 下圖由左至右展示模型的執行過程: 1. **原圖** <a href="https://ibb.co/T2BPdgb"><img src="https://i.ibb.co/T2BPdgb/1.png" alt="1" border="0"></a> 2. **模型生成的影像遮罩** <a href="https://ibb.co/B4spvts"><img src="https://i.ibb.co/B4spvts/download-1.png" alt="download-1" border="0"></a> 3. **最終去背效果** <a href="https://ibb.co/nQsKbPb"><img src="https://i.ibb.co/nQsKbPb/download-1.jpg" alt="download-1" border="0"></a> ## 4. Grad-CAM 可視化 (若可用) 若模型支持 **Grad-CAM**,可以使用此技術來可視化模型對輸入影像的注意力分布。Grad-CAM 的熱力圖會展示模型在處理去背時最關注的區域,幫助用戶理解模型的決策過程。以下範例展示了 Grad-CAM 的應用效果: *(待補熱力圖)*
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    # 模型摘要 ## 1. 模型概述 本模型基於 **U2-NET** 架構,專門用於影像去背。U2-NET 是一種輕量級的深度學習網絡,設計用於高效的前景物體檢測和分割。模型能夠自動將影像中的主要物體與背景進行區分,生成對應的影像遮罩,並實現精確的去背效果。 ## 2. 應用場景 本模型適用於 **無人機空拍影像** 的去背處理,特別是去除土壤、雜草等背景雜訊。具體應用場景包括: * 農業無人機影像分析,去除土壤或背景元素,突出作物 * 環境監測,去除不必要的背景物體,聚焦關鍵分析對象 * 建築工地或礦區監測,去除地表背景雜訊 ## 3. 使用指南 使用本模型的步驟如下: 1. **準備影像**:將無人機拍攝的空拍影像上傳至模型系統。 2. **執行模型**:輸入影像後,U2-NET 模型會自動生成物體與背景的分割遮罩,並進行去背處理。 3. **查看結果**:最終的去背結果會以圖片形式展示,並可供下載。 ### 範例操作 下圖由左至右展示模型的執行過程: 1. **原圖** ![Alt text](https://i.ibb.co/mhCPGNG/download-1.jpg) 2. **模型生成的影像遮罩** ![Alt text](https://i.ibb.co/Fs7rcK7/download-1.png) 3. **最終去背效果** ![Alt text](https://i.ibb.co/h9R2wmZ/1.png)</a> ## 4. Grad-CAM 可視化 (若可用) 若模型支持 **Grad-CAM**,可以使用此技術來可視化模型對輸入影像的注意力分布。Grad-CAM 的熱力圖會展示模型在處理去背時最關注的區域,幫助用戶理解模型的決策過程。以下範例展示了 Grad-CAM 的應用效果: *(待補熱力圖)*


  • Changed value of field nchu_text_dataset_performance_ref_filetype to 影像、座標資料 in 水稻叢影像去背模型


  • Changed value of field nchu_text_dataset_performance_ref_obtain_method to 委託廠商去田裡拍攝(有簽合約) in 水稻叢影像去背模型