MP-Former

基于mask-piloted机制的先进图像分割模型

MP-Former 图像分割 Transformer CVPR 2023 Mask2Former Github 开源项目

MP-Former是一种新型图像分割transformer模型，采用mask-piloted机制改进分割效果。项目包含训练和评估代码，适用于实例分割和全景分割任务。基于Mask2Former架构开发，在COCO数据集上展现出良好性能。项目提供了复现论文实验的脚本，为计算机视觉研究提供参考实现。MP-Former在CVPR 2023上发表，提供了no noise和all-layer MP训练设置，12轮训练后在实例分割任务上达到40.15 AP。项目代码开源，安装过程与Mask2Former相同，便于研究者快速上手和进行进一步探索。

Github

介绍相关项目

sam2.1-hiera-large - Meta开源的新一代图像视频智能分割模型

GithubHuggingfaceSAM2图像分割开源项目机器学习模型视频分割计算机视觉

sam2.1-hiera-large是Meta AI推出的SAM 2项目的核心模型，专注于图像和视频的智能分割任务。模型支持图像和视频预测功能，可通过Python接口快速集成。基于提示式交互，模型能实现自动生成分割掩码，在需要精确物体分割的计算机视觉应用中具有广泛应用价值。

LViT - 结合语言和视觉Transformer的医学图像分割技术

GithubLViTVision Transformer医学图像分割开源项目数据集深度学习

LViT是一种创新的医学图像分割方法，融合了语言信息和视觉Transformer。该技术在QaTa-COV19、MosMedData+和MoNuSeg等多个数据集上展现出优异性能，大幅提升了分割精度。项目包含完整代码实现、数据准备指南、训练评估流程及详细实验结果。除常规任务外，LViT在结肠息肉和食管CT等特定领域分割中也表现出色。

Awesome-Transformer-in-Medical-Imaging - Transformer在医学图像分析中的应用进展综述

GithubVision Transformer医学图像分析图像分割图像分类开源项目深度学习

本项目整理了Transformer模型在医学图像分析中的最新研究进展。内容涵盖图像分类、分割、重建、合成等多个领域,系统地归纳和分类了相关论文。项目提供了医学图像分析中Transformer应用的分类体系,详细的参考文献,以及开源代码库链接,为研究人员提供了全面的学习和实践资源。

semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型

GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库

该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型，支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景，涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型，支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新，包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集，实现高效的语义分割。

segment-anything-fast - 高性能图像分割模型加速框架

AI模型加速GithubPyTorchSegment Anything图像分割开源项目推理优化

segment-anything-fast是基于Facebook's segment-anything的优化版本，专注于提高图像分割模型的性能。通过整合bfloat16、torch.compile和自定义Triton内核等技术，该项目显著提升了模型推理速度。它支持多种优化方法，如动态int8对称量化和2:4稀疏格式，同时保持了简单的安装和使用流程。这使得开发者能够轻松替换原始segment-anything，实现更高效的图像分割。该优化框架适用于需要实时或大规模图像分割处理的应用，如自动驾驶、医疗影像分析或视频编辑等领域，可显著提高处理效率和资源利用率。

UCTransNet - 融合U-Net与Transformer的医学图像分割网络

GithubTransformerU-NetUCTransNet医学图像分割开源项目深度学习

UCTransNet是一种结合U-Net和Transformer优势的医学图像分割网络。它通过Channel Transformer模块替代U-Net的跳跃连接，从通道维度优化特征融合。该模型在GlaS和MoNuSeg等数据集上表现优异，为医学影像分析提供新思路。项目开源代码实现和预训练模型，并提供详细使用说明，方便研究者探索和应用。

PDFormer - 基于传播延迟感知的动态长程模型优化交通流量预测

GithubPDFormer交通流预测人工智能开源项目时空数据分析深度学习

PDFormer是一种新型交通流量预测模型，结合传播延迟感知和动态长程Transformer架构提高预测准确性。该模型在多个基准数据集上展现出优异性能，能有效捕捉复杂时空依赖关系。作为交通分析工具，PDFormer可应用于交通管理和城市规划，有潜力缓解拥堵并优化路线。

QueryInst - 简洁高效的实例分割策略

COCO数据集GithubQueryInstmmdetection实例分割开源项目目标检测

QueryInst是一种由动态掩码头并行监督驱动的查询实例分割方法，在准确性和速度上具有显著优势。该项目涵盖对象检测、实例分割和视频实例分割等多种实例级别识别任务，并提供详细的功能介绍和模型训练指导。目前本项目仍在积极开发中，计划扩展至更多实例级别识别任务。

MetaTransformer - 统一12种模态的多模态学习框架

GithubMeta-Transformer人工智能多模态学习开源项目深度学习计算机视觉

Meta-Transformer是一个创新的多模态学习框架，可处理12种不同模态的数据，包括自然语言、图像、点云和音频等。该框架采用共享编码器架构和数据到序列转换方法，支持分类、检测和分割等多种任务。项目提供开源预训练模型和代码实现，为多模态AI研究提供了有力支持。

相关项目

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