MIMDet

掩码图像建模应用于目标检测的开源项目

MIMDet 物体检测视觉变换器实例分割卷积神经网络 Github 开源项目

MIMDet是一个利用掩码图像建模技术的开源项目，能够提升预训练的Vanilla Vision Transformer在目标检测中的表现。此框架采用混合架构，用随机初始化的卷积体系取代预训练的大核Patchify体系，实现多尺度表示无需上采样。在COCO数据集上的表现亮眼，使用ViT-Base和Mask R-CNN模型时，分别达到51.7的框AP和46.2的掩码AP；使用ViT-L模型时，成绩分别是54.3的框AP和48.2的掩码AP。

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介绍相关项目

vit-base-patch16-384 - Vision Transformer：基于图像分块的高效视觉识别模型

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Vision Transformer (ViT) 是一种基于Transformer架构的视觉识别模型，在ImageNet-21k上进行预训练，并在ImageNet 2012上微调。模型采用图像分块和序列化处理方法，有效处理384x384分辨率的图像。ViT在多个图像分类基准测试中表现优异，适用于各种计算机视觉任务。该预训练模型为研究人员和开发者提供了快速开发高精度图像识别应用的基础。

InternImage - 突破大规模视觉基础模型性能极限

GithubInternImage图像分类大规模视觉模型开源项目目标检测语义分割

InternImage是一款采用可变形卷积技术的大规模视觉基础模型。它在ImageNet分类任务上实现90.1%的Top1准确率,创下开源模型新纪录。在COCO目标检测基准测试中,InternImage达到65.5 mAP,成为唯一突破65.0 mAP的模型。此外,该模型在涵盖分类、检测和分割等任务的16个重要视觉基准数据集上均展现出卓越性能,树立了多个领域的新标杆。

dit-base - 面向文档智能处理的自监督预训练图像Transformer模型

DiTGithubHuggingface图像编码开源项目文档分析文档图像转换器模型自监督预训练

DiT-base是一款基于Transformer架构的文档图像处理模型，通过在4200万份文档图像上进行自监督预训练而成。该模型运用掩码补全任务来学习图像的内部表示，可应用于文档分类、表格检测和版面分析等多种任务。DiT-base能够将文档图像编码为向量，为文档智能处理领域的各类应用奠定了基础。

mask2former-swin-small-coco-instance - 基于Transformer架构的统一图像分割框架

GithubHuggingfaceMask2Former图像分割开源项目机器视觉模型模型训练语义识别

Mask2Former是一个基于COCO数据集的图像分割模型，采用Swin-Small作为基础架构。通过统一的掩码预测方法实现实例、语义和全景分割功能。该模型创新性地结合多尺度可变形注意力机制和掩码注意力技术，优化了计算效率。采用子采样点损失计算策略，使训练过程更加高效。

MASt3R_ViTLarge_BaseDecoder_512_catmlpdpt_metric - 基于3D的高精度图像匹配技术

3D视觉GithubHuggingfaceMASt3R图像匹配开源项目模型深度学习模型计算机视觉

MASt3R是一款开源的图像到3D匹配模型，采用ViT-Large编码器和ViT-Base解码器架构。它结合了CatMLP和DPT技术，能够处理多种分辨率的图像输入。该模型在GitHub上提供了完整的代码和使用说明，适用于需要高精度3D视觉的研究和应用。MASt3R为计算机视觉领域的研究人员和开发者提供了一个强大的工具，有助于推动3D视觉技术的发展。

MVDet - 基于特征透视变换的多视角行人检测系统

GithubMVDetMultiviewX数据集多视角检测开源项目特征透视变换行人检测

MVDet是一个开源的多视角行人检测系统，采用特征透视变换技术提高检测精度。项目包含自主开发的合成数据集MultiviewX，为相关研究提供数据支持。在Wildtrack数据集上，MVDet达到88.2%的MODA。项目开放源代码和预训练模型，便于研究人员进行深入研究。

watermark_detector - 图像水印检测模型，基于Google ViT基础模型

GithubHuggingfacewatermark_detector准确率开源项目模型训练超参数

模型通过微调谷歌的ViT基础模型，用于提高图片水印检测的准确率，在评估集上取得了0.6574的准确度。训练过程中使用了最新的Transformers和Pytorch框架，包含优化参数与学习率调度，提升了训练效率。

Denoising-ViT - 去噪视觉Transformer优化密集识别任务效果

ECCV 2024GithubVision Transformers图像去噪密集识别任务开源项目特征图

Denoising Vision Transformers (DVT)是一种新型方法,用于消除视觉Transformer (ViT)特征图中的视觉伪影。DVT通过去除这些伪影,显著提升了ViT在语义分割和深度估计等密集识别任务中的表现。实验结果表明,DVT能有效改善MAE、DINO、DINOv2等多种预训练ViT模型在PASCAL VOC、ADE20K和NYU-D等数据集上的下游任务性能。

mmdetection3d - 支持多模态单模态的开源3D目标检测框架

3D目标检测GithubMMDetection3D开源工具箱开源项目点云处理计算机视觉

MMDetection3D是OpenMMLab项目开发的开源3D目标检测框架，基于PyTorch构建。它支持多模态和单模态检测器，适用于室内外3D检测数据集，可与2D检测无缝集成。该框架提供300多种预训练模型、40多种算法实现，以及MMDetection全部功能模块。MMDetection3D不仅可用于研究，还可作为库支持各类3D检测应用开发。

vit-mae-base - MAE预训练Vision Transformer模型的图像处理能力

GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉预训练模型

Vision Transformer (ViT)模型采用MAE方法预训练，通过随机遮蔽75%图像块实现自监督学习。该模型能有效捕捉图像内在表示，适用于图像分类等多种计算机视觉任务。研究人员可利用其预训练编码器提取特征或进行微调，以满足特定应用需求。

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