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Depth-Anything-V2-Base

更快更精细的单目深度估计模型

Depth-Anything-V2是一款先进的单目深度估计模型,由595K合成标记图像和62M+真实未标记图像训练而成。它在细节表现、鲁棒性和效率上都超越了V1版本,处理速度比基于SD的模型快10倍。采用ViT-B架构,该模型为计算机视觉领域提供了高效的深度预测工具,尤其适用于需要精确深度信息的应用场景。

AdelaiDepth - 开源单目深度预测工具箱 推进3D场景重建研究
3D场景重建AdelaiDepthGithub单目深度预测开源项目深度学习计算机视觉
AdelaiDepth是开源单目深度预测工具箱,整合3D场景形状重建等多种算法。项目聚焦单一图像深度学习和3D场景恢复,相关成果入围CVPR'21最佳论文。通过提供训练代码和数据集,AdelaiDepth为计算机视觉领域研究提供了重要资源。
vitmatte-small-composition-1k - Vision Transformer驱动的先进图像抠图模型
GithubHuggingfaceViTMatte图像抠图开源项目模型深度学习视觉transformer计算机视觉
ViTMatte-small-composition-1k模型采用Vision Transformer技术,为图像抠图任务带来突破性进展。其简洁有效的结构设计,结合Composition-1k数据集的训练,实现了高精度的前景对象分割。该开源项目不仅为研究人员提供了直接可用的工具,还通过Hugging Face平台支持进一步的模型优化,推动了计算机视觉技术的发展。
maxvit_base_tf_512.in21k_ft_in1k - MaxViT图像分类模型支持多尺寸特征提取和深度学习训练
GithubHuggingfaceImageNetMaxViT人工智能图像分类开源项目模型深度学习
MaxViT是谷歌研究团队开发的图像分类模型,通过ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调实现。模型集成多轴注意力机制,总参数量119.9M,支持512x512分辨率输入。除图像分类外,还可输出多尺度特征图和嵌入向量,便于迁移至其他视觉任务。模型在ImageNet-1k测试中取得88.20%的分类准确率。
VisionVision - 优化图像合成质量,通过模型融合实现多元风格
AI绘图GithubHuggingfaceStable DiffusionVisionVision动漫开源项目模型真实感
该项目结合realistic-vision-v1.3和ZootVisionBeta模型,优化图像生成的质量与细节,尤其是在合成和眼部细节方面。VisionVision支持多种风格,包括写实与艺术表现,适用于动漫与真实感艺术创作。项目使用SuperMerger技术,提供丰富样例与提示,帮助用户生成优质图像。
MeshAnything - 自回归Transformer实现的3D网格生成技术
Github三维模型生成人工智能开源项目机器学习深度学习计算机视觉
MeshAnything是一种基于自回归Transformer的3D网格生成技术,可根据输入生成高质量3D模型。支持网格和点云输入,能生成最多800面的模型。提供命令行接口和Gradio演示,适用于3D重建、扫描等场景。项目采用Python实现,支持Ubuntu系统和CUDA 11.8。安装简便,可通过pip直接安装或从GitHub克隆。目前已发布350m版本,并推出支持1600面的V2版本。
Grounded-Segment-Anything - 融合文本引导的开放世界目标检测与分割工具
GithubGrounded-SAM图像分割开源项目目标检测视觉AI
Grounded-Segment-Anything项目结合了Grounding DINO和Segment Anything模型的优势,能够根据文本提示检测和分割图像中的任意物体。该工具为开放世界场景中的目标检测和分割任务提供了有效解决方案,支持自动标注、3D人体网格重建和图像编辑等多种应用。通过提高检测和分割精度并提升工作效率,Grounded-Segment-Anything为计算机视觉领域带来了显著进展。
convnextv2_base.fcmae_ft_in22k_in1k - 多功能图像分类与特征提取模型
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型预训练模型
ConvNeXt-V2是一款先进的图像分类模型,通过全卷积掩码自编码器框架(FCMAE)预训练,并在ImageNet-22k和ImageNet-1k数据集上微调。除图像分类外,该模型还可用于特征图提取和图像嵌入。拥有8870万参数,ConvNeXt-V2在ImageNet-1k验证集上实现86.74%的Top-1准确率。凭借在多项基准测试中的卓越表现,ConvNeXt-V2成为各类计算机视觉任务的优秀选择。
PointTransformerV3 - 先进的点云处理框架
GithubPoint Transformer V3开源项目深度学习点云处理计算机视觉语义分割
PointTransformerV3是一个创新的点云处理框架,在多个基准测试中展现出卓越性能。该项目优化了模型结构,提升了运行速度和处理能力。它适用于室内外场景的语义分割,通过多数据集预训练进一步增强了效果。研究人员可利用开源代码和预训练模型轻松复现结果或应用于自身项目。
vit-gpt2-image-captioning - ViT-GPT2结合的智能图像描述生成模型
GithubHuggingfacetransformers图像描述开源项目模型深度学习自然语言处理计算机视觉
vit-gpt2-image-captioning是一个结合视觉Transformer和GPT-2的图像描述生成模型。该模型能准确识别图像内容并生成对应文本描述,支持多种图像输入方式,易于集成应用。项目提供简单使用示例和Transformers pipeline部署方法,为开发者提供了实用的开源图像描述解决方案。
awesome-foundation-and-multimodal-models - 多模态与基础模型的最新研究进展
Depth AnythingEfficientSAMGithubYOLO-Worldfoundation modelmultimodal model开源项目
此页面介绍了多个最新的多模态和基础预训练模型,如YOLO-World、Depth Anything、EfficientSAM等。这些模型在图像分类、图像描述和零样本物体检测等任务中表现出色,并提供学术论文、GitHub项目和使用示例,帮助深入了解与应用这些前沿技术。
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