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VoxFormer

基于稀疏体素变换器的相机驱动3D语义场景补全方法

VoxFormer是一种基于Transformer的创新框架,仅通过2D图像即可生成完整的3D语义体素。它采用两阶段设计:先从深度估计生成可见占据体素查询,再通过密集化阶段生成完整3D体素。在SemanticKITTI数据集上,VoxFormer在几何和语义方面分别提升了20.0%和18.1%,同时将训练所需GPU内存减少约45%。这为相机驱动的3D语义场景补全任务提供了一个强有力的基线。

oneformer_ade20k_swin_tiny - 通过单一模型实现多任务图像分割的统一框架
GithubHuggingfaceOneFormer图像分割实例分割开源项目模型深度学习语义分割
OneFormer通过单一架构实现语义、实例和全景分割的统一处理。基于ADE20k数据集训练并采用Swin主干网络,这个紧凑型模型仅需一次训练即可完成多种图像分割任务。其独特的任务令牌机制实现了训练引导和推理动态化,为图像分割领域提供了高效的解决方案。
segformer-b1-finetuned-cityscapes-1024-1024 - SegFormer模型在语义分割中的高效应用
CityscapesGithubHugging FaceHuggingfaceSegFormerTransformer图像分割开源项目模型
SegFormer模型在CityScapes数据集上进行了微调,使用Transformer结构和轻量级MLP解码头实现高效的图像语义分割。适用于图像分割领域的研究者和开发者,可通过Python代码轻松使用。该模型支持高分辨率图像处理,展示了Transformer的潜力。
oneformer_ade20k_dinat_large - OneFormer单一模型在多任务图像分割中实现卓越表现
ADE20kGithubHuggingfaceOneFormer图像分割实例分割开源项目模型语义分割
OneFormer模型借助单一架构和模块在ADE20k数据集上进行训练,适用于语义、实例和全景分割。通过使用任务令牌,该模型能够动态调整以满足不同任务要求,不仅显著优化了分割效果,还具备替代专门化模型的潜力。
mask2former-swin-large-ade-semantic - Mask2Former:统一架构实现多类型图像分割
GithubHuggingfaceMask2FormerTransformer图像分割开源项目模型计算机视觉语义分割
Mask2Former-Swin-Large-ADE-Semantic是一款先进的图像分割模型,基于Swin backbone构建并在ADE20k数据集上训练。该模型采用统一架构处理实例、语义和全景分割任务,通过预测掩码和标签集实现多类型分割。其核心优势在于采用改进的多尺度可变形注意力Transformer和掩码注意力Transformer解码器,在性能和效率方面均优于前代MaskFormer模型。Mask2Former适用于广泛的图像分割场景,能够提供精确的分割结果。
GroupMixFormer - 视觉Transformer的群组混合注意力革新
GithubGroupMixFormer图像分类开源项目自注意力机制视觉Transformer计算机视觉
GroupMixFormer是一种创新的视觉Transformer模型,引入群组混合注意力(GMA)机制来增强传统自注意力。GMA可同时捕捉不同尺度的token和群组相关性,显著提升模型表征能力。在多项计算机视觉任务中,GroupMixFormer以较少参数实现了领先性能。其中GroupMixFormer-L在ImageNet-1K分类上达到86.2% Top-1准确率,GroupMixFormer-B在ADE20K分割上获得51.2% mIoU,展现出强大潜力。
Far3D - 突破远距离3D目标检测的新框架,提升环视感知能力
3D目标检测Far3DGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉
这是一个创新的稀疏查询框架,专注于解决远距离3D目标检测问题。该项目通过2D目标先验生成自适应3D查询,并利用透视感知聚合模块处理多视角和多尺度特征。还开发了范围调制的3D去噪技术,有效解决了查询错误传播和收敛问题。在Argoverse 2和nuScenes数据集上,展现出优异的性能,推动了环视3D目标检测技术的发展。
mask2former-swin-large-coco-panoptic - 基于Transformer架构的高效图像分割模型
COCO数据集GithubHuggingfaceMask2Former图像分割开源项目模型深度学习视觉模型
Mask2Former-Swin-Large是一个基于COCO数据集训练的图像分割模型,通过多尺度可变形注意力和掩码注意力机制,实现了实例、语义和全景分割的统一处理。相比MaskFormer具有更高的性能和计算效率
MixFormer - 基于迭代混合注意力的端到端目标跟踪框架
GithubMixFormer开源项目注意力机制深度学习目标追踪计算机视觉
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。
maskformer-swin-large-ade - MaskFormer模型提升语义分割效率与精确度的创新方案
ADE20kGithubHuggingfaceMaskFormerpanoptic分割实例分割开源项目模型语义分割
MaskFormer通过ADE20k数据集训练,利用Swin结构提升语义、实例和全景分割性能。该模型适用于多种分割任务,采用统一的掩码及标签预测方式处理三类分割,促进图像细分任务的研究和应用,如建筑物和场景的精确分割。项目由Hugging Face团队支持,可在模型中心找到其他版本进行适用性调优。
mit-b4 - 使用SegFormer预训练模型提升语义分割效率
GithubHugging FaceHuggingfaceImageNetSegFormerTransformer开源项目模型语义分割
此项目提供SegFormer的b4-sized预训练模型,具有分层Transformer和轻量级MLP解码头,在ADE20K和Cityscapes等基准上展现出色性能。经过ImageNet-1k预训练的SegFormer可用于下游任务微调,满足多种应用需求。用户可在[模型库](https://huggingface.co/models?other=segformer)中根据任务需求选择合适版本,优化图像分割效果。
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