ViTAE-Transformer-Remote-Sensing

遥感图像解释的视觉变压器模型集合

遥感计算机视觉深度学习图像分割目标检测 Github 开源项目

ViTAE-Transformer-Remote-Sensing项目致力于遥感图像解释领域的视觉变压器模型研究。该项目涵盖遥感预训练、场景识别、语义分割和目标检测等多项任务,提出了RVSA和MTP等创新模型架构和训练方法。项目还开发了SAMRS大规模遥感分割数据集。这些成果有助于推进遥感基础模型的发展,为遥感应用提供技术支持。项目成果包括遥感预训练研究、场景识别模型、语义分割技术和目标检测算法。RVSA和MTP等创新架构提升了模型性能和效率。SAMRS数据集的开发为遥感分割任务提供了大规模训练资源。

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介绍相关项目

C-Tran - Transformer在多标签图像分类中的应用

GithubTransformers图像分类多标签分类开源项目深度学习计算机视觉

C-Tran是一个探索Transformer在多标签图像分类中应用的开源项目。该项目提出了一种通用多标签图像分类方法，在COCO80和VOC20等数据集上展现出优秀性能。项目包含完整的训练和运行指南，涵盖数据处理和模型训练等关键步骤。C-Tran为计算机视觉领域提供了新的研究方向，对推进多标签图像分类技术具有重要意义。

mobilevit_xs.cvnets_in1k - MobileViT 轻量级通用移动友好的视觉Transformer

GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViTtimm图像分类开源项目模型特征提取

MobileViT是一种轻量级视觉Transformer模型，专为移动设备设计。mobilevit_xs.cvnets_in1k版本在ImageNet-1k数据集上训练，仅有2.3M参数和1.1 GMACs计算量。该模型适用于图像分类、特征提取和嵌入生成等任务，平衡了性能和资源消耗。它融合了MobileNet的轻量化结构和Vision Transformer的强大特性，为资源受限环境提供了高效解决方案。

vit_tiny_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k - ViT-Tiny 轻量级视觉转换器模型实现图像分类与特征提取

GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型深度学习

ViT-Tiny是一款轻量级视觉转换器模型，专为图像分类和特征提取而设计。该模型在ImageNet-21k上预训练，并在ImageNet-1k上微调，采用了先进的数据增强和正则化技术。模型仅有5.8M参数，能处理384x384尺寸的图像，通过timm库可轻松加载用于推理或进一步微调。ViT-Tiny在保持高性能的同时，大幅降低了计算资源需求，适合各类图像识别应用场景。

RGT - 递归泛化Transformer模型实现高效图像超分辨率

GithubRGTTransformer全局上下文图像超分辨率开源项目自注意力机制

RGT项目提出递归泛化Transformer模型,通过创新的自注意力机制高效捕获图像全局信息。该模型结合局部和全局特征,在图像超分辨率任务中实现了优异性能,为高质量图像重建提供新思路。实验结果显示RGT在多个评估指标上超越了现有先进方法。

SeeSR - 基于语义感知的实景图像超分辨率方法

GithubSeeSR图像超分辨率开源项目扩散模型真实世界图像语义感知

SeeSR是一种新型语义感知实景图像超分辨率技术，结合稳定扩散模型和语义信息提升低分辨率图像质量。该方法已被CVPR2024接收并在GitHub开源。SeeSR可处理多种场景图像，并支持快速推理。项目提供预训练模型、测试数据集和使用说明，便于研究和应用。此外，项目还包含DAPE和SeeSR模型的训练指南，以及用于生成训练数据的工具。SeeSR采用tiled vae方法节省GPU内存，并提供Gradio演示界面。该技术在多个真实世界图像数据集上展现出优异性能。

nsfw_image_detection - 基于ViT的NSFW图像检测模型

GithubHugging FaceHuggingfaceNSFWVision Transformer内容审核图像分类开源项目模型

这是一个基于Vision Transformer (ViT)的NSFW图像分类模型。经过80,000张多样化图像训练，模型能有效区分正常和不适当内容。采用224x224像素分辨率，16批量大小和5e-5学习率，评估准确率达98%。该模型主要用于内容安全和审核，但仅限于NSFW图像分类。

vit-huge-patch14-224-in21k - 大型视觉Transformer模型实现高效图像识别与特征提取

GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像识别开源项目模型深度学习预训练模型

vit-huge-patch14-224-in21k是基于ImageNet-21k数据集预训练的大型视觉Transformer模型。它将图像分割为固定大小的块，通过Transformer编码器处理，可用于图像分类等多种计算机视觉任务。该模型提供了强大的图像特征提取能力，适用于各类下游视觉应用。

Denoising-ViT - 去噪视觉Transformer优化密集识别任务效果

ECCV 2024GithubVision Transformers图像去噪密集识别任务开源项目特征图

Denoising Vision Transformers (DVT)是一种新型方法,用于消除视觉Transformer (ViT)特征图中的视觉伪影。DVT通过去除这些伪影,显著提升了ViT在语义分割和深度估计等密集识别任务中的表现。实验结果表明,DVT能有效改善MAE、DINO、DINOv2等多种预训练ViT模型在PASCAL VOC、ADE20K和NYU-D等数据集上的下游任务性能。

dino-vitb16 - DINO训练的ViT模型在图像识别中的应用

DINOGithubHuggingface图像分类开源项目模型特征提取自监督学习视觉Transformer

DINO-ViTB16是一个基于视觉Transformer的自监督学习模型，在ImageNet-1k数据集上预训练。它将图像分割为16x16像素的patch序列，通过Transformer编码器处理，可捕获图像的内部表示。该模型适用于图像分类等多种计算机视觉任务，通过在[CLS] token上添加线性层即可实现。DINO-ViTB16展示了自监督学习在视觉领域的巨大潜力，为图像处理提供了新的解决方案。

superpoint_transformer - 高效3D场景语义和全景分割的超点变换器

3D全景分割3D语义分割GithubICCV 2023SuperClusterSuperpoint Transformer开源项目

Superpoint Transformer 是一种超点 transformer 架构，适用于大规模 3D 场景的语义分割。通过自注意机制和层次化超点结构，它能多尺度挖掘超点间关系，性能卓越。同时，SuperCluster 将全景分割任务转化为超点图聚类任务，能在单个 GPU 上处理大规模场景。项目亮点包括显著的SOTA表现、快速训练和预处理等。点击查看更多详情及项目更新。

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