需求分析

在图像分割领域，无论是学习探索还是实际项目开发，我们都需要快速对比不同算法模型的性能表现。然而，传统方法面临三大痛点：

1. 代码质量参差不齐 - 网上开源项目风格各异，代码质量难以保证
2. 学习成本高昂 - 每接触一个新模型就要重新熟悉整套代码逻辑
3. 效率瓶颈 - 宝贵时间浪费在环境配置和代码调试上，而非核心算法研究

为了解决这些问题，本人整理了一套全能型图像分割算法模型库，里面主要是图像分割算法：

主流模型全覆盖：集成FPN、PSPNet、Unet、Unet++、DeepLabV3、DeepLabV3Plus、UPerNet、Segformer、Linknet等前沿算法
​开箱即用体验​​：统一接口设计，无需反复学习新框架
​全流程支持​​：从模型训练到预测评估，一站式解决方案
​​工业级代码质量​​：经过严格测试的稳定代码，告别调试噩梦

使用方式

如下方代码所示， 仅需一行代码，即可在各类模型间无缝切换，使用起来非常方便，不仅有模型训练部分，还有模型预测部分，支持预测结果输出和精度指标输出。

model = create_model(model_name='deeplabv3p', num_classes=num_classes)   # 替换模型名称即可切换算法
model.to(device)

整个框架采用模块化设计，层次分明，便于二次开发，代码结构如下图所示：

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