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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：

  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

  2. 模型生成的影像遮罩

Alt text

  1. 最終去背效果

Alt text

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

額外的資訊

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最後更新 3月 13, 2025, 15:44 (+0800)
建立 6月 11, 2024, 17:19 (+0800)

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