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MixFormer

基于迭代混合注意力的端到端目标跟踪框架

MixFormer是一种创新的端到端目标跟踪框架,采用目标-搜索混合注意力(MAM)骨干网络和角点头部结构,实现了无需显式集成模块的紧凑跟踪流程。这种无后处理方法在LaSOT、GOT-10K和TrackingNet等多个基准测试中表现卓越,并在VOT2020上取得0.584的EAO成绩。项目开源了代码、模型和原始结果,为目标跟踪研究领域提供了宝贵资源。

ETSformer-pytorch - 基于PyTorch的先进时间序列Transformer模型
ETSformerGithubPytorchTransformer开源项目指数平滑时间序列预测
ETSformer-pytorch是一个开源的时间序列分析工具,基于PyTorch实现了先进的Transformer模型。该项目集成了多头指数平滑注意力机制和频率选择功能,适用于时间序列预测和分类任务。ETSformer-pytorch提供简单的安装和使用方法,支持灵活的模型配置,并包含专门的分类包装器。这一工具为研究人员和开发者提供了处理复杂时间序列数据的有效解决方案。
segformer-b3-finetuned-ade-512-512 - 改进版SegFormer模型,提升语义分割精度与效率
ADE20kGithubHuggingfaceSegFormerTransformers图像分割开源项目模型语义分割
SegFormer在ADE20k数据集上微调后,在高分辨率下展现出卓越的语义分割能力。它结合了层次Transformer编码器和轻便MLP解码器,通过ImageNet-1k预训练和后续微调,适合多样化的图像分割应用,提供多种版本以匹配不同需求。
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。
dreamscene4d - 从单目视频生成动态多目标3D场景的突破性技术
3D场景生成DreamScene4DGithub多目标跟踪开源项目视频处理计算机视觉
DreamScene4D是一种从单目视频生成动态多目标3D场景的开源技术。它采用3D高斯和形变优化方法,能处理不同长度的视频和多个目标。项目提供自动化和分阶段优化脚本,支持处理有遮挡和无遮挡的视频。DreamScene4D在复杂场景和长视频序列处理方面表现优异,为计算机视觉和图形学研究提供了新思路。
deformable-detr - 使用ResNet-50骨干网络实现的Deformable DETR目标检测模型
COCO 2017Deformable DETRGithubHuggingfaceHungarian算法卷积神经网络开源项目模型物体检测
Deformable DETR模型依托ResNet-50骨干网络,实现了高效的端到端目标检测。通过变形Transformer机制,它能够有效处理并识别图像中的复杂对象。此模型在COCO 2017数据集上经过充分训练,采用目标查询匹配和双重损失优化技术,显著提高了检测精度。适用于高效目标检测场景。
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。
AttentionDeepMIL - 深度多实例学习的注意力机制算法实现
GithubMNISTPyTorch多实例学习开源项目注意力机制深度学习
AttentionDeepMIL是一个开源的深度多实例学习算法项目,基于PyTorch框架实现。它在LeNet-5模型基础上创新性地添加了注意力机制的MIL池化层,适用于图像分类等多实例学习任务。该项目提供完整的实验环境,包括MNIST-BAGS数据集处理、模型架构和训练脚本,支持CPU和GPU运行。此外,AttentionDeepMIL还展示了在医学图像分析领域的应用潜力,包括对乳腺癌和结肠癌组织病理学数据集的实验支持。
VNext - 高级视频实例分割框架,支持在线和离线模式
GithubIDOLInstMoveSeqFormerVNext开源项目视频实例分割
VNext是一个基于Detectron2的视频实例识别框架,提供先进的在线和离线实例分割算法及对象中心的视频分割运动模型。用户可参考官方教程进行安装、训练和评估。最新算法InstMove、IDOL和SeqFormer在国际会议上获得认可并取得优异成绩。
multispectral-object-detection - 多光谱图像融合的高效目标检测方法
GithubTransformerYOLOv5多光谱目标检测开源项目计算机视觉跨模态融合
该项目提出了Cross-Modality Fusion Transformer (CFT)多光谱目标检测方法,利用Transformer架构融合RGB和热红外图像信息。CFT在FLIR、LLVIP等数据集上取得了优秀的检测结果,尤其在夜间场景表现突出。这为多光谱目标检测提供了一种新的解决方案。
Video-LLaVA - 视频多模态模型,具备像素级定位能力
GithubLMMPG-Video-LLaVA像素级别定锚开源项目视频理解音频上下文
PG-Video-LLaVA通过模块化设计,首次实现视频多模态模型具备像素级定位能力。该框架使用现成的追踪器和创新的定位模块,能够根据用户指令在视频中实现空间定位。引入新的基准测试用于评估基于提示的对象定位性能,并结合音频上下文完善视频内容理解,提高在对话和新闻视频等场景中的适用性。改进的定量基准测试确保更高的透明度和可重复性。
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