Project Icon

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。

mit-b5 - SegFormer层次化Transformer编码器预训练模型
GithubHuggingfaceSegFormerTransformer图像分类开源项目模型语义分割预训练模型
SegFormer (b5-sized) encoder是一个在ImageNet-1k上预训练的语义分割模型。它采用层次化Transformer编码器结构,为下游任务微调提供基础。该模型在ADE20K和Cityscapes等语义分割基准测试中表现优异,同时也适用于图像分类等相关任务。用户可通过简洁的Python代码轻松调用此模型进行实验和应用开发。
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。
resnet-50 - ResNet v1.5模型及其应用于图像识别
GithubHuggingfaceImageNetResNet-50卷积神经网络图像分类开源项目模型残差学习
ResNet v1.5模型采用残差学习和跳跃连接技术,可以训练更深的网络,提升图像识别精度。该版本在3x3卷积中进行下采样,与v1版相比略降性能但提升准确率。在ImageNet-1k数据集上预训练后,适合用于图像分类任务,并可通过Hugging Face平台进行微调。
GLaMM-GranD-Pretrained - 基于GranD数据集的区域级理解和分割预训练模型
GLaMM-GranD-PretrainedGithubHuggingface图像分割大规模数据集开源项目模型深度学习计算机视觉
GLaMM-GranD-Pretrained是基于GranD数据集预训练的模型,专注于区域级理解和分割掩码生成。GranD数据集包含7.5百万个独特概念和810百万个带分割掩码的区域,通过自动化注释流程生成。该模型为计算机视觉任务提供高级像素分割能力。研究者可通过GitHub或Hugging Face获取模型,并参考相关论文和项目页面深入了解。
regnety_120.sw_in12k_ft_in1k - 高级图像分类模型,优化大规模数据集的性能
GithubHuggingfaceRegNetY图像分类开源项目数据集模型特征提取预训练
RegNetY-12GF模型致力于图像分类,先在ImageNet-12k上预训练,再在ImageNet-1k上微调。其结构支持多项增强功能,如随机深度和梯度检查点,提高模型准确性和效率。基于timm库实现,广泛用于特征图提取和图像嵌入,适用于多种图像处理场景。
BitNet - 高效压缩大型语言模型的1比特变压器实现
1比特变换器BitNetGithubPyTorch实现大语言模型开源项目模型压缩
BitNet是一种创新的1比特变压器实现,通过BitLinear层替换标准线性投影,实现大型语言模型的高效压缩。该项目提供PyTorch实现,包含BitLinear、BitNetTransformer和BitAttention等核心组件,支持推理和Hugging Face模型集成。BitNet还探索了视觉任务应用,展现了多模态领域的潜力。项目包括训练脚本、性能基准测试和CUDA优化,为研究人员和开发者提供了全面的工具集。
hover_net - 病理图像中细胞核分割与分类的深度学习模型
GithubHoVer-Net图像分析开源项目深度学习病理学细胞核分割
HoVer-Net是一种用于病理图像细胞核分割和分类的深度学习模型。该模型通过计算细胞核像素到质心的距离来分离聚集细胞,并利用上采样分支进行细胞核类型分类。项目提供PyTorch实现,支持模型训练、图像处理和全幻灯片分析,并包含多个预训练权重。HoVer-Net在细胞核分析任务中表现出色,为数字病理学研究提供了重要工具。
efficientnet_b2.ra_in1k - EfficientNet B2模型的图像分类能力分析
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet-1kRandAugmenttimm图像分类开源项目模型
EfficientNet B2模型在ImageNet-1k数据集上训练,结合RandAugment增强策略和RMSProp优化器,实现卓越的图像分类与特征提取性能。
res2net101_26w_4s.in1k - Res2Net101多尺度骨干网络实现高效图像分类和特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-1kRes2Nettimm图像分类开源项目模型特征提取
res2net101_26w_4s.in1k是基于Res2Net架构的图像分类模型,通过ImageNet-1k数据集训练而成。该模型采用多尺度设计,在图像分类和特征提取方面表现优异。它拥有4520万个参数,适用于224x224尺寸的图像处理。除图像分类外,还支持特征图提取和图像嵌入功能。研究人员和开发者可通过timm库便捷地将此模型应用于多种计算机视觉任务。
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。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

稿定AI

稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号