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水稻叢影像去背模型
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：
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準備影像：將無人機拍攝的空拍影像上傳至模型系統。
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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。
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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：
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原圖
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模型生成的影像遮罩
- 最終去背效果
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)
資料與資源
應用模型
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水稻叢去背模型-U2Net
此模型能夠偵測並去除影像中的土壤雜訊，提取水稻叢的輪廓 模型可視化展示如下圖: 電腦需求: 需配有Nvidia 顯卡，並已安裝cuda、anaconda...
額外的資訊
| 欄位 | 值 |
|---|---|
| 最後更新 | 10月 11, 2024, 17:50 (+0800) |
| 建立 | 6月 11, 2024, 17:19 (+0800) |