Project Icon

ReLA

先进的泛化引用表达分割技术

GRES项目提出了一种新颖的泛化引用表达分割方法,在CVPR 2023会议上被评为亮点论文。该项目采用Swin Transformer骨干网络,在gIoU指标上达到63.60%的性能。GRES项目不仅发布了新数据集,还开源了代码实现,支持ResNet-50和Swin-Tiny等多种骨干网络,为研究人员提供了多样化选择。项目的GitHub仓库提供了详细的安装说明、推理和训练代码,以及预训练模型。

gRefCOCO - 泛化指代表达分割的创新数据集与评估基准
GRECGRESGithubgRefCOCO开源项目指代表达分割视觉语言模型
gRefCOCO是一个面向泛化指代表达分割(GRES)任务的数据集,支持泛化指代表达理解(GREC)和泛化指代表达分割(GRES)两项主要任务。项目提供数据集下载、使用指南、评估指标代码和基于MDETR的训练推理示例,为计算机视觉研究提供了有力工具,推动了指代分割领域的进展。
SeeSR - 基于语义感知的实景图像超分辨率方法
GithubSeeSR图像超分辨率开源项目扩散模型真实世界图像语义感知
SeeSR是一种新型语义感知实景图像超分辨率技术,结合稳定扩散模型和语义信息提升低分辨率图像质量。该方法已被CVPR2024接收并在GitHub开源。SeeSR可处理多种场景图像,并支持快速推理。项目提供预训练模型、测试数据集和使用说明,便于研究和应用。此外,项目还包含DAPE和SeeSR模型的训练指南,以及用于生成训练数据的工具。SeeSR采用tiled vae方法节省GPU内存,并提供Gradio演示界面。该技术在多个真实世界图像数据集上展现出优异性能。
clipseg-rd64-refined - 基于文本和图像提示的先进图像分割策略
CLIPSegGithubHuggingface一样本学习图像分割复杂卷积开源项目模型零样本学习
该模型引入先进的复杂卷积技术,支持零样本和单样本图像分割。结合文本与图像提示,该模型在图像分析中提供高效且准确的分割性能。
RGT - 递归泛化Transformer模型实现高效图像超分辨率
GithubRGTTransformer全局上下文图像超分辨率开源项目自注意力机制
RGT项目提出递归泛化Transformer模型,通过创新的自注意力机制高效捕获图像全局信息。该模型结合局部和全局特征,在图像超分辨率任务中实现了优异性能,为高质量图像重建提供新思路。实验结果显示RGT在多个评估指标上超越了现有先进方法。
seggpt-vit-large - 基于上下文的单次图像分割解决方案
GithubHuggingfaceSegGPTTransformer图像分割开源项目模型生成模型语义分割
SegGPT项目采用了类似GPT的Transformer模型,它可以在提供输入图像和提示的情况下生成分割掩码,并在COCO-20和FSS-1000数据集上实现了优异的单次图像分割效果。此模型适合用于需要高精度和上下文整合的图像分割应用场景。
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。
lang-seg - 语言驱动的零样本语义图像分割模型
CLIPGithubLSeg开源项目计算机视觉语义分割零样本学习
LSeg是一种语言驱动的语义图像分割模型,结合文本编码器和Transformer图像编码器。它能将描述性标签与图像像素对齐,实现高效零样本分割。LSeg在多个数据集上表现出色,无需额外训练即可泛化到新类别。该模型在固定标签集上可与传统算法媲美,为语义分割任务提供了灵活有力的解决方案。
GLEE - 实现多任务图像和视频处理的通用视觉基础模型
GLEEGithub多任务模型实例分割开源项目目标检测计算机视觉
GLEE是一个通用对象基础模型,在超过1000万张来自多个数据集的图像上进行联合训练。该模型能同时处理多种以对象为中心的视觉任务,并在多个基准测试中保持领先性能。GLEE具有出色的通用性和零样本迁移能力,可作为增强其他架构或模型的基础组件。这项研究被CVPR2024接受为亮点论文,研究团队计划开源相关代码和预训练模型。
HRDA - 突破性多分辨率域适应语义分割方法
GithubHRDA域适应多尺度开源项目语义分割高分辨率
HRDA是一种创新的多分辨率训练方法,用于无监督域适应的语义分割。它结合高分辨率裁剪保留细节和低分辨率裁剪捕获长程上下文,同时控制GPU内存占用。HRDA在多个基准测试中显著超越现有方法,并可扩展至域泛化。这种方法为自动驾驶等实际应用中的域适应问题提供新思路,推动了计算机视觉技术在复杂场景下的应用。
EVF-SAM - 基于早期视觉语言融合的文本引导图像分割模型
EVF-SAMGithubSAM模型图像分割开源项目视觉语言融合语义分割
EVF-SAM项目通过早期视觉语言融合技术扩展了SAM模型的能力,实现高精度的文本引导图像分割。该模型在T4 GPU上可在几秒内完成推理,计算效率高。最新版本基于SAM-2支持视频分割,展现了零样本文本引导视频分割能力。EVF-SAM在多个数据集上表现出色,为计算机视觉领域提供了新的解决方案。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号