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UniRef

跨空间时间的统一视觉对象分割模型

UniRef++是一个统一的视觉模型,可同时处理指代图像分割、少样本分割、指代视频对象分割和视频对象分割四种任务。其核心UniFusion模块能高效注入多种参考信息,不仅性能优异,还可作为SAM等基础模型的插件组件使用。该模型在多个benchmark上展现出色表现,体现了其在对象分割领域的通用性和扩展性。

UniRepLKNet - 统一架构的大核卷积网络,提升多模态识别与时间序列预测精度
GithubUniRepLKNet图像识别多模态识别大核卷积开源项目时间序列
UniRepLKNet项目提出了一个适用于图像、音频、视频、点云和时间序列的大核卷积网络统一架构。通过提供四个设计大核卷积网络的架构指南,显著提升了多模态数据的识别性能。特别是在全球温度和风速预测等挑战性的时间序列预测任务中,UniRepLKNet表现优异,超过了现有系统。这一项目不仅重振了卷积神经网络在传统领域的表现,还展示了其在新兴领域的广泛应用潜力。
Chat-UniVi - 统一视觉表示赋能大语言模型理解图像和视频
Chat-UniViGithub图像视频统一多模态大语言模型开源项目视觉理解
Chat-UniVi是一个多模态AI模型,采用统一的视觉表示方法实现图像和视频的同步理解。该模型运用动态视觉令牌技术,有效捕捉图像空间细节和视频时序关系。经过联合训练,Chat-UniVi在图像和视频理解任务中表现优异,性能超过专门设计的单一模态模型。模型支持多轮对话,能处理包含多个图像或视频的复杂场景,为视觉AI研究提供新思路。
segment-anything-2 - 新一代图像和视频分割基础模型
AI模型GithubSAM 2图像分割开源项目视频分割计算机视觉
SAM 2是Meta AI研发的图像和视频分割基础模型,扩展了SAM的功能。它采用transformer架构和流式内存,实现实时视频处理。通过模型循环数据引擎,研究团队构建了大规模视频分割数据集SA-V。SAM 2在多种视觉任务中展现出卓越性能,为计算机视觉领域带来新的可能。
MiVOS - 交互式视频对象分割方法与差异感知融合
DAVISGithubMiVOSPyTorch交互式分割开源项目视频对象分割
该项目介绍了一种模块化的交互视频对象分割方法,通过交互生成对象掩码并采用差异感知的融合模块进行处理。该方法在DAVIS和YouTube等基准测试中表现出色,并支持用户交互的GUI工具,简化了视频对象标注过程。项目还集成了多个预训练模型,并提供了快速下载和数据生成脚本,为研究人员和开发者提供了便捷高效的解决方案。
BiRefNet_lite - 高效双边参考处理 解锁高分辨率图像分割技术
BiRefNetGithubHuggingface二分法图像分割开源项目模型迷彩物体检测高分辨率
BiRefNet是一种基于双边参考的高分辨率二分类图像分割模型,在DIS、HRSOD和COD三项任务中表现出色。该模型支持高分辨率图像处理,提供Python接口和在线推理演示。用户可通过HuggingFace快速加载或选择本地部署。BiRefNet适用于背景去除、显著目标检测等多种图像分割场景,具有较强的通用性。
UniTR - 多模态变换器网络推动3D感知进展
3D感知BEV分割GithubUniTR多模态转换器开源项目目标检测
UniTR是一种新型统一多模态变换器网络,用于3D感知任务。它通过共享权重处理相机和激光雷达等多传感器数据,实现高效多模态融合。在nuScenes数据集上,UniTR在3D目标检测和BEV地图分割任务中均达到最新水平,且降低推理延迟。该研究为提升自动驾驶系统的感知能力提供了新思路。
UniAnimate - 统一视频扩散模型实现一致性人物图像动画
GithubUniAnimate人物动画开源项目扩散模型视频生成长视频
UniAnimate是一个用于生成长时间人物视频的创新框架。它将参考图像、姿势指导和噪声视频映射到共同特征空间,并支持随机和首帧条件输入。该方法在评估中优于现有技术,可生成高度一致的一分钟视频,为人物图像动画带来新的可能。
EVF-SAM - 基于早期视觉语言融合的文本引导图像分割模型
EVF-SAMGithubSAM模型图像分割开源项目视觉语言融合语义分割
EVF-SAM项目通过早期视觉语言融合技术扩展了SAM模型的能力,实现高精度的文本引导图像分割。该模型在T4 GPU上可在几秒内完成推理,计算效率高。最新版本基于SAM-2支持视频分割,展现了零样本文本引导视频分割能力。EVF-SAM在多个数据集上表现出色,为计算机视觉领域提供了新的解决方案。
Chat-UniVi - 基于动态视觉令牌的图像视频双模态理解模型
Chat-UniViGithubHuggingface图像处理多模态大语言模型开源项目模型视频理解
Chat-UniVi是一个创新的大语言模型框架,采用动态视觉令牌技术实现图像和视频的统一处理。通过混合数据集训练,模型可同时处理图像空间信息和视频时序关系,性能超越了单一模态的专用模型。该项目为多模态AI技术发展提供了新的解决方案。
UNI - 革新计算病理学的通用自监督模型
GithubUNI全幻灯片图像开源项目病理AI自监督学习计算病理学
UNI是一款为计算病理学开发的通用自监督模型。它利用超过10万张H&E染色全扫描图像进行预训练,在34项代表性任务中表现卓越。UNI具备分辨率无关的组织分类、少样本玻片分类和多种癌症类型分类等能力,为病理学AI模型开发开辟新途径。
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