maskformer-swin-large-ade

MaskFormer模型提升语义分割效率与精确度的创新方案

实例分割开源项目模型 Huggingface panoptic分割语义分割 ADE20k MaskFormer Github

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。

文档

mask2former-swin-large-ade-panoptic - 通用图像分割模型，提升性能和效率

ADE20kGithubHuggingfaceMask2FormerMaskFormer分割开源项目模型视觉

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。

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。

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。

VoxFormer - 基于稀疏体素变换器的相机驱动3D语义场景补全方法

3D语义场景补全CVPRGithubVoxFormer开源项目计算机视觉语义分割

VoxFormer是一种基于Transformer的创新框架，仅通过2D图像即可生成完整的3D语义体素。它采用两阶段设计：先从深度估计生成可见占据体素查询，再通过密集化阶段生成完整3D体素。在SemanticKITTI数据集上，VoxFormer在几何和语义方面分别提升了20.0%和18.1%，同时将训练所需GPU内存减少约45%。这为相机驱动的3D语义场景补全任务提供了一个强有力的基线。

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。

segformer_b2_clothes - SegFormer B2服装和人体语义分割模型

GithubHuggingfaceSegFormer人体分割图像分割开源项目模型衣物分割语义分割

这个开源项目利用SegFormer B2模型在ATR数据集上进行微调，实现了服装和人体分割功能。模型可识别17个语义类别，包括背景、服饰部件和身体部位。评估显示模型平均IoU为0.69，在多数类别中表现良好。项目还提供了简洁的示例代码，便于研究人员和开发者在实际应用中快速部署。

MaskDINO - 统一的Transformer架构革新目标检测与分割任务

GithubMask DINOtransformer图像分割开源项目深度学习目标检测

MaskDINO项目提出统一的Transformer架构，整合目标检测、全景分割、实例分割和语义分割任务。该架构实现检测与分割的协同，并在COCO、ADE20K和Cityscapes等主要数据集上取得领先成果。在相同条件下，MaskDINO的性能超越了现有方法，展现出在视觉任务中的卓越潜力。

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。

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