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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。

mask2former-swin-base-coco-panoptic - 多任务图像分割的先进模型
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-swin-base-coco-panoptic是一个基于COCO全景分割数据集训练的先进图像分割模型。它采用统一方法处理实例、语义和全景分割任务,通过预测掩码集合和对应标签实现多任务分割。该模型引入多尺度可变形注意力Transformer和masked attention等技术,在性能和效率上超越前代方法。Mask2Former为计算机视觉领域提供了versatile的图像分割解决方案,适用于多种分割场景。
dpt-hybrid-midas - 基于Vision Transformer的单目深度估计模型
DPT-HybridGithubHuggingfaceVision Transformer单目深度估计开源项目模型深度估计计算机视觉
DPT-Hybrid-MiDaS是一款基于Vision Transformer的单目深度估计模型。该模型在140万张图像上训练,利用ViT-hybrid作为主干网络,支持零样本深度估计。在多个数据集上,DPT-Hybrid-MiDaS展现出优于传统方法的性能。这一开源模型为计算机视觉领域的研究人员和开发者提供了有力工具,可用于进一步的微调和应用开发。
nsfw_image_detection - 基于ViT的NSFW图像检测模型
GithubHugging FaceHuggingfaceNSFWVision Transformer内容审核图像分类开源项目模型
这是一个基于Vision Transformer (ViT)的NSFW图像分类模型。经过80,000张多样化图像训练,模型能有效区分正常和不适当内容。采用224x224像素分辨率,16批量大小和5e-5学习率,评估准确率达98%。该模型主要用于内容安全和审核,但仅限于NSFW图像分类。
vit-large-patch32-384 - 基于Transformer架构的大规模图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
Vision Transformer (ViT) 是一个基于Transformer架构的大型视觉模型,在ImageNet-21k数据集上预训练,并在ImageNet 2012数据集上微调。模型采用图像分块和序列化处理方法,支持384x384分辨率的输入。ViT在多个图像分类基准测试中表现优异,可用于图像分类、特征提取等计算机视觉任务。该模型支持PyTorch框架,适合研究人员和开发者使用。
vit-mae-large - MAE预训练的大型Vision Transformer模型
GithubHuggingfaceVision Transformer图像处理开源项目机器学习模型自编码器预训练模型
这是一个使用MAE方法预训练的大型Vision Transformer模型。通过随机遮挡75%的图像块进行自监督学习,该模型有效学习图像的内部表示。它可用于图像分类等下游视觉任务,采用masked autoencoder架构进行预训练。该模型由Facebook Research团队开发,基于ImageNet-1K数据集训练,适用于各种计算机视觉应用。
Det3D - 提供多数据集和算法支持的3D目标检测工具箱
3D对象检测Det3DGithubKITTIPointPillarsPyTorch开源项目
Det3D是一款基于PyTorch的3D目标检测工具箱,支持多个数据集如KITTI、nuScenes、Lyft,并实现了多种3D目标检测算法如PointPillars、SECOND、PIXOR等。其特点包括高性能、支持分布式训练和同步批归一化,以及灵活的模型配置和可视化工具。Det3D适合自动驾驶、机器人和增强现实等领域的研究人员和开发者。
conditional-detr-resnet-50 - 基于条件机制增强ResNet-50的图像检测模型
COCO 2017Conditional DETRGithubHuggingfaceResNet-50对象检测开源项目快速训练收敛模型
Conditional DETR结合了ResNet-50,通过条件交叉注意力机制加速COCO 2017数据集上的训练收敛。在目标检测任务中,该模型解决了训练收敛缓慢的问题,提升了特征提取和目标分类的效率。通过条件空间查询机制,模型能够更高效地定位目标区域,提高了训练速度。在R50和R101骨干网下加速6.7倍,DC5-R50和DC5-R101下加速10倍,并支持PyTorch。
vit-base-patch16-224-cifar10 - 视觉Transformer在CIFAR10上的图像分类优化
CIFAR10GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型模型微调深度学习
Vision Transformer (ViT) 模型经过ImageNet-21k数据集的预训练,并在CIFAR10数据集上微调,适用于224x224分辨率的图像分类任务。采用16x16像素的固定大小图像补丁进行特征提取,为下游任务提供了有效支持。在GitHub上访问相关代码,了解如何将该技术应用到各种项目中。
vit-gpt2-image-captioning - ViT-GPT2结合的智能图像描述生成模型
GithubHuggingfacetransformers图像描述开源项目模型深度学习自然语言处理计算机视觉
vit-gpt2-image-captioning是一个结合视觉Transformer和GPT-2的图像描述生成模型。该模型能准确识别图像内容并生成对应文本描述,支持多种图像输入方式,易于集成应用。项目提供简单使用示例和Transformers pipeline部署方法,为开发者提供了实用的开源图像描述解决方案。
RepViT - 移动设备上的高效实时视觉模型
GithubRepViT-SAMSAM模型实时分割开源项目移动设备轻量级CNN
RepViT是一个轻量级CNN模型家族,整合了Vision Transformer的架构设计,在移动设备上实现了80%以上的ImageNet准确率,延迟仅1毫秒。RepViT-SAM将RepViT应用于SAM模型,显著降低了计算需求,实现了移动设备上的实时任意目标分割。这两个模型在图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务中均表现出色,兼具高性能和高效率。
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