mask2former-swin-large-ade-panoptic

通用图像分割模型，提升性能和效率

Github 模型 ADE20k 开源项目 Mask2Former 视觉分割 MaskFormer Huggingface

Mask2Former利用多尺度可变形注意力Transformer，提高图像分割性能与效率。其掩蔽注意力解码器在不增加计算负担的情况下提升表现，适用于实例、语义和全景分割。基于ADE20k全景分割数据集的训练研究，提供优化的分割方案。

文档

maskformer-swin-large-ade - MaskFormer模型提升语义分割效率与精确度的创新方案

ADE20kGithubHuggingfaceMaskFormerpanoptic分割实例分割开源项目模型语义分割

MaskFormer通过ADE20k数据集训练，利用Swin结构提升语义、实例和全景分割性能。该模型适用于多种分割任务，采用统一的掩码及标签预测方式处理三类分割，促进图像细分任务的研究和应用，如建筑物和场景的精确分割。项目由Hugging Face团队支持，可在模型中心找到其他版本进行适用性调优。

mask2former-swin-large-mapillary-vistas-panoptic - Mask2Former：集实例、语义和全景分割于一体的图像分割模型

GithubHuggingfaceMask2Former图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉语义分割

Mask2Former是一个基于Swin主干网络的高级图像分割模型，在Mapillary Vistas数据集上训练用于全景分割。它通过预测掩码和标签集合，统一处理实例、语义和全景分割任务。该模型采用改进的Transformer架构和高效训练策略，性能和效率均优于先前的MaskFormer。Mask2Former为各类图像分割应用提供了强大支持，推动了计算机视觉技术的进步。

MP-Former - 基于mask-piloted机制的先进图像分割模型

CVPR 2023GithubMP-FormerMask2FormerTransformer图像分割开源项目

MP-Former是一种新型图像分割transformer模型，采用mask-piloted机制改进分割效果。项目包含训练和评估代码，适用于实例分割和全景分割任务。基于Mask2Former架构开发，在COCO数据集上展现出良好性能。项目提供了复现论文实验的脚本，为计算机视觉研究提供参考实现。MP-Former在CVPR 2023上发表，提供了no noise和all-layer MP训练设置，12轮训练后在实例分割任务上达到40.15 AP。项目代码开源，安装过程与Mask2Former相同，便于研究者快速上手和进行进一步探索。

DAFormer - 提升域适应语义分割的网络架构与训练策略

DAFormerGithubTransformer域自适应语义分割开源项目网络架构语义分割

通过Transformer编码器和多级上下文感知特征融合解码器，显著提升域适应语义分割性能。DAFormer使用稀有类采样、ImageNet特征距离和学习率预热等策略，提升GTA→Cityscapes和Synthia→Cityscapes的分割效果，并扩展至域泛化领域。在多个UDA基准上，DAFormer显著超越了前沿方法，成为领域推广和不受目标图像限制的语义分割任务中新的性能标杆。

poolformer - 视觉任务中MetaFormer架构的应用及其效能

CVPR 2022GithubMetaFormerPoolFormerTransformer图像分类开源项目

该项目展示了MetaFormer架构在视觉任务中的应用，特别通过简单的池化操作实现token混合。研究证实，基于这种方法的PoolFormer模型在ImageNet-1K验证集上表现优于DeiT和ResMLP。此外，后续工作介绍了IdentityFormer、RandFormer等MetaFormer基线模型。本项目证明了Transformer模型的竞争力主要来源于其通用架构MetaFormer，而非特定的token混合器。

CrossFormer - 融合跨尺度注意力的高效视觉Transformer

CrossFormer++Github图像分类开源项目目标检测视觉Transformer跨尺度注意力

CrossFormer++是一种创新的视觉Transformer模型，通过跨尺度注意力机制解决了不同尺度对象特征间建立关联的问题。该模型引入跨尺度嵌入层和长短距离注意力等设计，并采用渐进式分组策略和激活冷却层来平衡性能与计算效率。在图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务中表现优异，尤其在密集预测任务中效果显著。CrossFormer++为计算机视觉领域提供了一种灵活高效的新型架构。

GroupMixFormer - 视觉Transformer的群组混合注意力革新

GithubGroupMixFormer图像分类开源项目自注意力机制视觉Transformer计算机视觉

GroupMixFormer是一种创新的视觉Transformer模型,引入群组混合注意力(GMA)机制来增强传统自注意力。GMA可同时捕捉不同尺度的token和群组相关性,显著提升模型表征能力。在多项计算机视觉任务中,GroupMixFormer以较少参数实现了领先性能。其中GroupMixFormer-L在ImageNet-1K分类上达到86.2% Top-1准确率,GroupMixFormer-B在ADE20K分割上获得51.2% mIoU,展现出强大潜力。

QFormer - 四边形注意力机制提升视觉Transformer性能

GithubVision Transformer图像分类开源项目注意力机制目标检测计算机视觉

QFormer是一种创新的视觉Transformer模型，采用四边形注意力机制替代传统窗口注意力。该模型通过可学习的四边形回归模块，将默认窗口转换为目标四边形进行计算，从而更好地建模不同形状和方向的目标。在图像分类、目标检测、语义分割和人体姿态估计等多项视觉任务中，QFormer在保持低计算成本的同时，性能显著优于现有的视觉Transformer模型。

mit-b0 - 轻量级视觉Transformer用于语义分割

GithubHuggingfaceSegFormerTransformer图像处理开源项目模型深度学习语义分割

mit-b0是SegFormer系列中的轻量级模型，采用分层Transformer编码器架构，在ImageNet-1k数据集上预训练。这个模型专为语义分割任务设计，结合了Transformer的特征提取能力和轻量级MLP解码头。mit-b0在ADE20K等基准测试中表现出色，为研究人员提供了一个可靠的预训练基础，可在特定数据集上进行进一步微调和优化。

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。

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