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基于Transformer架构的高效图像分割模型

开源项目深度学习图像分割视觉模型模型 Mask2Former Github COCO数据集 Huggingface

Mask2Former-Swin-Large是一个基于COCO数据集训练的图像分割模型，通过多尺度可变形注意力和掩码注意力机制，实现了实例、语义和全景分割的统一处理。相比MaskFormer具有更高的性能和计算效率

文档

segformer-b3-fashion - 高效精准的时尚服饰语义分割模型

GithubHuggingfaceSegFormer图像分割开源项目服装识别模型深度学习计算机视觉

SegFormer-b3-fashion是一个基于SegFormer架构的语义分割模型，针对时尚服饰领域进行了优化。该模型可识别和分割图像中46种不同的服饰元素，涵盖衣物、配饰和细节特征。它采用transformer技术，在保持精确度的同时提供高效设计，适用于时尚分析和虚拟试衣等应用场景。

SpA-Former-shadow-removal - Transformer模型实现高效图像去阴影

GithubIJCNN 2023SpA-FormerTransformer图像阴影去除开源项目注意力机制

SpA-Former是一种基于Transformer的图像去阴影模型,采用空间注意力机制提取阴影特征。在ISTD数据集上,该模型在PSNR、SSIM和RMSE指标方面表现出色。SpA-Former具有参数量少、计算效率高的特点,适用于实际场景的阴影去除。该研究已在IJCNN 2023会议发表,并开源了预训练模型和测试结果,便于研究者复现和对比。

segment-anything-2 - 新一代图像和视频分割基础模型

AI模型GithubSAM 2图像分割开源项目视频分割计算机视觉

SAM 2是Meta AI研发的图像和视频分割基础模型,扩展了SAM的功能。它采用transformer架构和流式内存,实现实时视频处理。通过模型循环数据引擎,研究团队构建了大规模视频分割数据集SA-V。SAM 2在多种视觉任务中展现出卓越性能,为计算机视觉领域带来新的可能。

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。

upernet-swin-large - Swin Transformer 与 UperNet 结合的语义分割方法

GithubHuggingfaceSwin TransformerUperNet开源项目模型特征金字塔网络视觉语义分割

UperNet 利用 Swin Transformer 大型网络进行语义分割，框架包含组件如主干网络、特征金字塔网络及金字塔池模块。可与各种视觉主干结合使用，对每个像素预测语义标签，适合语义分割任务，并可在 Hugging Face 平台找到特定任务的优化版本。通过 Swin Transformer 与 UperNet 的结合，用户可在场景理解中实现精确的语义分割。

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。

Mask3D - 改进3D语义实例分割方法，兼容多种数据集

3D实例分割GithubICRA 2023Mask3DPyTorchScanNet开源项目

Mask3D是一个提升3D语义实例分割的开源项目，支持ScanNet、ScanNet200、S3DIS和STPLS3D数据集。项目集成了PyTorch、PyTorch Lightning和Hydra工具，提供高效的架构和训练流程，包括数据预处理、模型训练与测试。此外，Mask3D在多个挑战中表现优异，包括在ECCV 2022的Urban3D挑战中获得第二名。

upernet-swin-small - UperNet结合Swin Transformer实现精确语义分割

GithubHuggingfaceSwin TransformerUperNet场景理解开源项目模型视觉转换语义分割

UperNet结合Swin Transformer骨干网络，提供高效的语义分割解决方案，适用于多种视觉任务，实现每像素精确语义标签预测。

superpoint_transformer - 高效3D场景语义和全景分割的超点变换器

3D全景分割3D语义分割GithubICCV 2023SuperClusterSuperpoint Transformer开源项目

Superpoint Transformer 是一种超点 transformer 架构，适用于大规模 3D 场景的语义分割。通过自注意机制和层次化超点结构，它能多尺度挖掘超点间关系，性能卓越。同时，SuperCluster 将全景分割任务转化为超点图聚类任务，能在单个 GPU 上处理大规模场景。项目亮点包括显著的SOTA表现、快速训练和预处理等。点击查看更多详情及项目更新。

swinv2-tiny-patch4-window16-256 - Swin Transformer v2：分层特征图构建的高效视觉模型

GithubHuggingfaceSwin Transformer v2图像分类开源项目模型深度学习神经网络计算机视觉

Swin Transformer v2是一种改进的视觉模型，通过合并图像块构建分层特征图，适用于图像分类和密集识别任务。它采用局部窗口自注意力机制，实现了线性计算复杂度。模型引入残差后归一化、余弦注意力和对数间隔连续位置偏置等技术，提升训练稳定性和迁移能力。同时，利用SimMIM自监督预训练方法减少了对大量标记图像的依赖。

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