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UCTransNet

融合U-Net与Transformer的医学图像分割网络

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。

segment-anything - 革命性AI模型实现高效图像分割
AI模型GithubSegment Anything图像分割开源项目深度学习计算机视觉
Segment Anything是Meta AI Research开发的图像分割模型,能通过简单输入生成高质量物体遮罩。该模型经过大规模数据训练,具备强大的零样本分割能力。它提供多种版本,支持ONNX导出,并附有示例和文档,便于集成应用。
InternImage - 突破大规模视觉基础模型性能极限
GithubInternImage图像分类大规模视觉模型开源项目目标检测语义分割
InternImage是一款采用可变形卷积技术的大规模视觉基础模型。它在ImageNet分类任务上实现90.1%的Top1准确率,创下开源模型新纪录。在COCO目标检测基准测试中,InternImage达到65.5 mAP,成为唯一突破65.0 mAP的模型。此外,该模型在涵盖分类、检测和分割等任务的16个重要视觉基准数据集上均展现出卓越性能,树立了多个领域的新标杆。
PFENet - 优化少样本分割的先验引导特征增强网络
GithubPFENet少样本分割开源项目深度学习特征提取语义分割
PFENet作为少样本分割网络的代表作,利用先验引导特征增强技术优化分割效果。在PASCAL-5i和COCO等主流数据集上,PFENet展现出卓越性能。该开源项目包含完整实现代码、预训练模型和详细文档,为计算机视觉研究提供了宝贵资源。
ritm_interactive_segmentation - 迭代训练与掩码引导的交互式图像分割方法
Github交互式图像分割开源项目神经网络计算机视觉迭代训练遮罩引导
该项目提出了一种基于掩码引导的迭代训练方法,用于交互式图像分割。这种方法能够分割新对象,也可从外部掩码开始修正。采用简单前馈模型,无需额外优化即可达到先进性能。项目提供训练和测试代码、预训练模型及交互式演示,支持多种数据集和评估指标。
x-transformers - 轻量级Transformer模型,支持完整的编解码器配置和最新研究成果,适合各种从图像分类到语言模型的应用
Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器
x-transformers提供了多功能的Transformer模型,支持完整的编解码器配置和最新研究成果,适合各种应用,从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存,有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择,用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。
MDT - MDTv2图像合成模型:更快收敛和卓越性能
GithubMasked Diffusion Transformer人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉
MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型,在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数,创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术,提高了图像语义理解能力,学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升,为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。
mask2former-swin-large-ade-panoptic - 通用图像分割模型,提升性能和效率
ADE20kGithubHuggingfaceMask2FormerMaskFormer分割开源项目模型视觉
Mask2Former利用多尺度可变形注意力Transformer,提高图像分割性能与效率。其掩蔽注意力解码器在不增加计算负担的情况下提升表现,适用于实例、语义和全景分割。基于ADE20k全景分割数据集的训练研究,提供优化的分割方案。
detr - Transformer架构重塑目标检测流程
DETRGithubTransformer开源项目深度学习目标检测计算机视觉
DETR项目运用Transformer架构创新性地改进了目标检测方法。该方法将传统的复杂流程转化为直接的集合预测问题,在COCO数据集上达到42 AP的性能表现,同时计算资源消耗减半。DETR结合全局损失函数与编码器-解码器结构,实现了图像的高效并行处理,大幅提升了目标检测的速度和准确性。项目开源了简洁的实现代码和预训练模型,便于研究人员进行深入探索和实际应用。
Mask3D - 改进3D语义实例分割方法,兼容多种数据集
3D实例分割GithubICRA 2023Mask3DPyTorchScanNet开源项目
Mask3D是一个提升3D语义实例分割的开源项目,支持ScanNet、ScanNet200、S3DIS和STPLS3D数据集。项目集成了PyTorch、PyTorch Lightning和Hydra工具,提供高效的架构和训练流程,包括数据预处理、模型训练与测试。此外,Mask3D在多个挑战中表现优异,包括在ECCV 2022的Urban3D挑战中获得第二名。
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