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Mask2Former模型:统一处理实例、语义和全景图像分割

Mask2Former是一个先进的图像分割模型,基于Swin骨干网络在COCO数据集上训练。它采用统一的方法处理实例、语义和全景分割任务,通过预测掩码和标签来完成分割。该模型引入多尺度可变形注意力Transformer和掩码注意力Transformer解码器,在性能和效率上超越了先前的MaskFormer模型。Mask2Former提供了简单的使用方法和代码示例,方便研究人员和开发者在图像分割领域进行应用和研究。

MixFormer - 基于迭代混合注意力的端到端目标跟踪框架
GithubMixFormer开源项目注意力机制深度学习目标追踪计算机视觉
MixFormer是一种创新的端到端目标跟踪框架,采用目标-搜索混合注意力(MAM)骨干网络和角点头部结构,实现了无需显式集成模块的紧凑跟踪流程。这种无后处理方法在LaSOT、GOT-10K和TrackingNet等多个基准测试中表现卓越,并在VOT2020上取得0.584的EAO成绩。项目开源了代码、模型和原始结果,为目标跟踪研究领域提供了宝贵资源。
mit-b1 - SegFormer分层Transformer编码器用于语义分割
GithubHuggingfaceSegFormerTransformer图像分割开源项目机器学习模型语义分割
mit-b1是SegFormer模型的预训练编码器,采用分层Transformer结构,在ImageNet-1k数据集上完成预训练。该模型主要用于语义分割任务的微调,可通过添加轻量级全MLP解码头实现。mit-b1在ADE20K和Cityscapes等基准测试中表现优异,为语义分割提供了高效的特征提取能力,适用于多种下游任务。
poolformer_m36.sail_in1k - MetaFormer架构的PoolFormer图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kMetaFormerPoolFormertimm图像分类开源项目模型
poolformer_m36.sail_in1k是一个基于MetaFormer架构的PoolFormer图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型拥有5620万参数,支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。它能高效处理224x224大小的图像,在保持性能的同时降低计算复杂度。研究人员和开发者可通过timm库轻松使用这一预训练模型,应用于多种计算机视觉任务。
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。
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。
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。
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。
sam2-hiera-tiny - 提供图像和视频分割功能的开放源码基础模型
GithubHuggingfaceSAM 2图像分割开源项目模型深度学习视觉分割视频分割
SAM 2模型提供图像和视频的可提示视觉分割功能,开源代码库支持图像和视频预测。通过提示实现精准的掩码生成及传播,在高效推理中表现出色。该项目适合视觉识别与处理领域的研究者和开发者进行应用。
mformer-care - 基于Transformers的多模态深度学习模型
GithubHuggingfacetransformers开源开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
mformer-care是一个基于Hugging Face Transformers库开发的开源项目,采用MIT许可证,支持英语语言处理。该项目利用Transformer架构实现多模态数据的处理与分析。
face-parsing - Segformer语义分割模型实现精准人脸解析
CelebAMask-HQGithubHuggingfacenvidia/mit-b5transformers开源项目模型语义分割面部解析
face-parsing是一个基于Segformer的语义分割模型,专注于人脸解析任务。该模型由nvidia/mit-b5在CelebAMask-HQ数据集上微调,可精确识别和分割19个人脸关键区域。支持Python和浏览器环境,提供详细使用指南。适用于人脸分析和编辑应用,但使用时需考虑潜在的社会偏见问题。
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