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SLiMe

基于Stable Diffusion的单样本图像分割方法

SLiMe是一种基于Stable Diffusion的单样本图像分割方法,通过单个训练样本实现准确分割。项目提供PyTorch实现,包含训练、测试和数据处理指南。SLiMe在PASCAL-Part和CelebAMask-HQ数据集上表现优异,为图像分割研究提供新思路。项目开源代码,支持自定义数据集训练和测试。SLiMe采用图像分块处理技术,提高分割精度。研究者可基于此探索更多单样本学习应用场景。

MiVOS - 交互式视频对象分割方法与差异感知融合
DAVISGithubMiVOSPyTorch交互式分割开源项目视频对象分割
该项目介绍了一种模块化的交互视频对象分割方法,通过交互生成对象掩码并采用差异感知的融合模块进行处理。该方法在DAVIS和YouTube等基准测试中表现出色,并支持用户交互的GUI工具,简化了视频对象标注过程。项目还集成了多个预训练模型,并提供了快速下载和数据生成脚本,为研究人员和开发者提供了便捷高效的解决方案。
Pytorch-Medical-Segmentation - 基于PyTorch的医学图像分割框架 支持2D和3D多模态分析
GithubPytorch医学图像分割开源项目深度学习神经网络
Pytorch-Medical-Segmentation是一个开源医学图像分割框架,支持2D和3D多模态分析。该项目集成多种先进算法,兼容主流医学影像格式,提供灵活配置选项。内置训练推理流程和评估指标,便于研究人员和开发者快速实现各类医学图像分割任务。
DiffusionFromScratch - 实践教程:从零构建和训练稳定扩散模型
GithubStable DiffusionUNet图像生成开源项目教程机器学习
DiffusionFromScratch是一个开源项目,提供精简代码库用于重建稳定扩散模型。项目特点包括单Python脚本实现、支持MNIST和CelebA数据集训练,以及提供多个Colab笔记本。这些笔记本涵盖模型架构探索、UNet模型构建和基于文本生成MNIST图像等内容。项目还展示了演示输出和音乐视频生成示例,为学习稳定扩散模型提供了实用资源。
Segment-Any-Point-Cloud - 视觉基础模型驱动的通用点云序列分割框架
GithubSeal开源项目点云分割神经网络自监督学习计算机视觉
Seal是一种自监督学习框架,通过利用视觉基础模型的知识来分割多样化的点云序列。该框架在表示学习阶段强调空间和时间一致性,实现了高效的跨模态知识迁移。Seal无需依赖2D或3D标注,直接从视觉模型中提取知识,展现出优秀的可扩展性、一致性和泛化能力。它可应用于各类点云数据集,包括真实与合成、高低分辨率、大小规模以及干净和受损数据。
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。
DiffusionMat - 创新图像抠图的序列细化学习方法
DiffusionMatGithubalpha遮罩三元图图像抠图开源项目扩散模型
DiffusionMat是一种新型图像抠图框架,利用扩散模型实现从粗略到精细alpha遮罩的过渡。它将图像抠图视为序列细化学习过程,通过对trimaps添加噪声并迭代去噪来引导预测。框架的主要创新包括校正模块和Alpha可靠性传播技术,旨在提高抠图精度和一致性。DiffusionMat还采用了专门的损失函数来优化alpha遮罩的边缘精度和区域一致性。在多个图像抠图基准测试中,该方法展现出优于现有技术的性能。
oneformer_ade20k_swin_large - OneFormer 多任务通用图像分割模型
GithubHuggingfaceOneFormer全景分割图像分割实例分割开源项目模型语义分割
OneFormer是一个基于ADE20k数据集和Swin大型骨干网络训练的通用图像分割框架。它通过单一模型和单次训练,实现了语义、实例和全景分割多任务处理,性能超越现有专用模型。该模型采用任务令牌技术,实现了训练时的任务引导和推理时的任务动态适应。OneFormer为图像分割领域带来了新的解决方案,可应用于多种图像分割任务。
SePiCo - 基于语义引导像素对比的域自适应语义分割方法
GithubSePiCo像素对比域适应开源项目深度学习语义分割
SePiCo是一种创新的域适应语义分割框架,通过语义引导的像素对比学习促进跨域像素嵌入空间的类别判别和平衡。该方法在多个域适应任务中显著提升了性能,包括GTAV到Cityscapes、SYNTHIA到Cityscapes和Cityscapes到Dark Zurich。SePiCo的突出表现使其被选为ESI高被引论文,展现了其在计算机视觉领域的重要影响。
maskformer-swin-base-ade - 语义分割的新方法——MaskFormer的应用
GithubHugging FaceHuggingfaceMaskFormer图像分割开源项目模型深度学习语义分割
MaskFormer采用Swin骨干网络与ADE20k数据集,在语义分割中表现出色。该模型通过预测掩模和标签统一地解决实例、语义及全景分割任务,可通过Hugging Face平台上的预训练模型来深入研究其应用。
SAMed - 基于SAM的高效医学图像分割模型
GithubLoRASAMedSegment Anything Model医学图像分割多器官分割开源项目
SAMed是一种基于Segment Anything Model的医学图像分割方法,通过低秩适应微调策略优化SAM模型。在Synapse多器官分割数据集上,SAMed达到81.88 DSC和20.64 HD的性能。由于仅更新部分参数,SAMed具有低部署和存储成本的优势。研究团队还推出了性能更高的SAMed_h版本,为医学影像分析提供了新的解决方案。
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