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MIMDet

掩码图像建模应用于目标检测的开源项目

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。

RT-DETR - 超越YOLO的实时目标检测算法领域突破
CVPR 2024GithubRT-DETR实时目标检测开源项目深度学习物体识别
RT-DETR是一个开源的实时目标检测算法项目,在性能上超越了YOLO系列。它提供多种模型变体,从轻量级R18到大型X模型,适应不同应用需求。在COCO和Objects365数据集上,RT-DETR展现出卓越性能,最高达到56.2mAP和217FPS。项目同时支持PyTorch和PaddlePaddle框架,便于研究和应用。
mask2former-swin-large-coco-panoptic - 基于Transformer架构的高效图像分割模型
COCO数据集GithubHuggingfaceMask2Former图像分割开源项目模型深度学习视觉模型
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
AdelaiDet - 多任务实例级识别开源工具包
AdelaiDetGithub实例分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉
AdelaiDet是基于Detectron2的开源工具包,实现了FCOS、BlendMask、MEInst、ABCNet等多种实例级识别算法。它为目标检测、实例分割、场景文本识别等任务提供高性能解决方案,包含预训练模型和训练接口,便于研究和开发。
vitmatte-small-distinctions-646 - 基于ViTMatte模型的高效图像抠图技术
GithubHuggingfaceViTMatteVision Transformer图像抠图开源项目模型轻量化预训练
ViTMatte模型利用Distinctions-646数据集进行训练,通过与Vision Transformer的结合,实现图像前景的精确分离。此模型简化了传统图像抠图的复杂性,适用于多种应用。可在Hugging Face平台找到该模型的不同版本,以适应各种图像分离需求。
vit-pytorch - 通过PyTorch实现多种视觉Transformer变体
GithubPytorchVision Transformer卷积神经网络图像分类开源项目深度学习
本项目展示了如何在PyTorch中实现和使用视觉Transformer(ViT)模型,包括Simple ViT、NaViT、Distillation、Deep ViT等多种变体。利用基于Transformer架构的简单编码器,本项目在视觉分类任务中达到了先进水平。用户可以通过pip进行安装,并参考提供的代码示例进行模型加载和预测。项目还支持高级功能如知识蒸馏、变分图像尺寸训练和深度模型优化,适用于多种视觉任务场景。
MIC - 基于遮蔽图像一致性的域自适应方法
GithubMIC图像分类域适应开源项目目标检测语义分割
MIC(Masked Image Consistency)是一种新型无监督域自适应方法,通过学习目标域的空间上下文关系来提高视觉识别性能。该方法对遮蔽目标图像的预测与完整图像的伪标签保持一致性,使网络能够从上下文推断遮蔽区域的内容。MIC适用于图像分类、语义分割和目标检测等多个视觉任务,在合成到真实、白天到夜间、晴朗到恶劣天气等场景的域自适应中取得了显著的性能提升。
MambaVision - 高效且灵活的视觉骨干网络,适用于各种分辨率的图像处理
GithubHugging FaceMambaVision图像分类开源项目深度学习计算机视觉
MambaVision采用混合Mamba-Transformer架构,结合自注意力和混合块,实现了卓越的图像分类和特征提取效果。其创新的对称路径设计提升了全局上下文的建模能力,并提供多种预训练模型。MambaVision支持多种分辨率图像处理,适用于分类、检测和分割等任务。最新模型支持Hugging Face和pip包,详细信息见[官网](https://huggingface.co/collections/nvidia/mambavision-66943871a6b36c9e78b327d3)。
mask2former-swin-tiny-coco-instance - Mask2Former模型:统一处理实例、语义和全景图像分割
GithubHuggingfaceMask2Former图像分割实例分割开源项目模型深度学习计算机视觉
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。
ml-mdm - 开源框架实现高分辨率文本到图像生成模型
GithubMatryoshka Diffusion Models开源项目文本到图像生成深度学习神经网络模型高分辨率图像合成
ml_mdm是一个Python开源项目,实现了Matryoshka扩散模型技术用于文本到图像生成。该框架支持训练单个像素空间模型生成高达1024x1024分辨率的图像,开源了U-Net和嵌套U-Net的实现。项目提供预训练模型、Web演示和CC12M数据集上的训练教程,为高分辨率图像和视频合成提供完整解决方案。
vit-base-patch32-224-in21k - Vision Transformer模型在2100万图像数据集上预训练
GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像识别开源项目模型深度学习计算机视觉
Vision Transformer (ViT) 是一种基于transformer架构的视觉模型,在ImageNet-21k数据集上预训练。该模型将图像转换为固定大小的patch序列,通过线性嵌入和位置编码输入transformer编码器。ViT可应用于图像分类等多种视觉任务,只需在预训练编码器上添加任务特定层。模型在224x224分辨率下训练,批量大小为4096,在多项图像分类基准测试中展现出优秀性能。
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