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BiRefNet

高分辨率图像分割的双边参考网络

BiRefNet是一个专注于高分辨率图像分割的创新网络。该项目在DIS、COD和HRSOD等多个高分辨率任务中取得了领先成果。BiRefNet采用双边参考机制提升分割精度,支持HuggingFace一行代码加载。项目开源了完整代码实现、预训练模型,并提供在线演示。这一工作为高分辨率图像分割研究带来了新的思路。

ComfyUI-BiRefNet-ZHO - 基于BiRefNet的开源背景抠除工具,支持图像和视频处理
BiRefNetComfyUIGithub图像处理开源模型开源项目背景抠除
ComfyUI-BiRefNet-ZHO是一个基于BiRefNet模型的开源背景抠除工具。该插件支持图像和视频处理,具有模型加载与图像处理分离、输出透明背景PNG图和视频抠像等功能。作为ComfyUI的扩展,它易于安装和使用,适用于各种需要高质量背景去除的场景。ComfyUI-BiRefNet-ZHO提供了高效的图像处理能力,是当前表现优异的开源背景抠除解决方案之一。
nnUNet - 自适应医学图像分割深度学习框架
GithubnnU-Net医学影像图像分割开源项目深度学习自动化
nnUNet是一个自适应深度学习框架,专注于医学图像分割。它可自动分析训练数据并优化U-Net分割流程,无需专业知识即可使用。支持2D和3D图像,处理多种模态和输入通道,并能应对不平衡类别分布。在多个生物医学图像分割挑战中表现出色,广泛用作基线方法和开发框架。适用于领域科学家和AI研究人员,为医学图像分析提供强大支持。
upernet-convnext-small - 高效语义分割框架融合ConvNeXt技术
ConvNeXtGithubHuggingfaceUperNet图像分割开源项目模型计算机视觉语义分割
UperNet是一种结合ConvNeXt骨干网络的语义分割框架,融合了特征金字塔网络(FPN)和金字塔池化模块(PPM)。它能为每个像素生成语义标签,适用于场景理解和图像分割等计算机视觉任务。该模型提供多种预训练版本,可根据具体需求应用于不同场景。UperNet的设计旨在提高语义分割的准确性和效率,为研究人员和开发者提供了强大的图像分析工具。
efficientnet-b0 - EfficientNet的复合系数法在资源有限设备上提升图像分类效果
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet卷积神经网络图像分类开源项目模型模型缩放
EfficientNet是一种训练于ImageNet-1k数据集、分辨率为224x224的卷积模型。该模型提出了复合系数方法,以均衡缩放模型的深度、宽度和分辨率。在移动设备上表现卓越,适用于图像分类。同时,用户可在Hugging Face平台上获取特定任务的微调版本。
x-unet - 集成高效注意力机制的先进U-Net框架
GithubU-Net图像分割开源项目深度学习神经网络计算机视觉
x-unet是一个基于U-Net架构的开源项目,融合了高效注意力机制和最新研究成果。支持2D和3D图像处理,提供嵌套U-Net深度和上采样特征图合并等灵活配置。适用于生物医学图像分割和显著对象检测等任务,是一个功能强大的深度学习工具。
BrushNet - 双分支扩散结构实现即插即用图像修复模型
BrushNetGithub图像修复开源项目扩散模型深度学习计算机视觉
BrushNet是一种新型图像修复模型,采用双分支扩散结构,可集成到预训练扩散模型中。通过分离遮罩图像特征和噪声潜在表示,并对预训练模型实施像素级控制,提高了图像修复效果。该模型适用于通用场景和特定应用,为图像编辑和生成提供了新的解决方案。
sam2-hiera-large - 基于深度学习的高性能图像分割模型
GithubHuggingfaceSAM2图像分割开源项目掩码生成模型模型推理自动掩码生成
SAM2-Hiera-large是Meta公司开发的SAM2模型大型变体,专注于图像分割任务。该模型支持基于边界框的预测和自动掩码生成,可用于处理图像和视频对象分割。开发者可通过Python接口调用模型,实现高效的分割效果。项目提供了详细的使用示例和丰富的资源,方便用户深入了解和应用SAM2技术。
mit-b2 - 高效语义分割的简单Transformer设计
GithubHuggingfaceSegFormerTransformer图像分类开源项目机器学习模型语义分割
SegFormer b2是一个在ImageNet-1k上预训练的编码器模型,采用分层Transformer结构。该模型专为语义分割任务设计,结合了简单高效的架构和出色的性能。虽然此版本仅包含预训练的编码器部分,但它为图像分类和语义分割的微调提供了坚实基础。SegFormer的创新设计使其在多个计算机视觉任务中展现出强大潜力。
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。
ReLA - 先进的泛化引用表达分割技术
GRESGithub开源项目引用表达分割深度学习计算机视觉语义分割
GRES项目提出了一种新颖的泛化引用表达分割方法,在CVPR 2023会议上被评为亮点论文。该项目采用Swin Transformer骨干网络,在gIoU指标上达到63.60%的性能。GRES项目不仅发布了新数据集,还开源了代码实现,支持ResNet-50和Swin-Tiny等多种骨干网络,为研究人员提供了多样化选择。项目的GitHub仓库提供了详细的安装说明、推理和训练代码,以及预训练模型。
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