lang-seg

语言驱动的零样本语义图像分割模型

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。

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Long-CLIP - CLIP模型长文本处理能力升级显著提升图像检索效果

AI模型CLIPGithubLong-CLIP开源项目文本-图像检索零样本分类

Long-CLIP项目将CLIP模型的最大输入长度从77扩展到248，大幅提升了长文本图像检索性能。在长标题文本-图像检索任务中，R@5指标提高20%；传统文本-图像检索提升6%。这一改进可直接应用于需要长文本处理能力的各类任务，为图像检索和生成领域带来显著进展。

Awesome-Open-Vocabulary-Semantic-Segmentation - 开放词汇语义分割研究成果汇总

CLIPGithub开放词汇开源项目深度学习计算机视觉语义分割

这是一个汇总开放词汇语义分割领域研究成果的项目。内容涵盖全监督、弱监督和无需训练等多种方法，同时收录零样本语义分割、指代图像分割和开放词汇目标检测等相关任务的论文。项目旨在为研究者提供该领域的最新进展概览。

LViT - 结合语言和视觉Transformer的医学图像分割技术

GithubLViTVision Transformer医学图像分割开源项目数据集深度学习

LViT是一种创新的医学图像分割方法，融合了语言信息和视觉Transformer。该技术在QaTa-COV19、MosMedData+和MoNuSeg等多个数据集上展现出优异性能，大幅提升了分割精度。项目包含完整代码实现、数据准备指南、训练评估流程及详细实验结果。除常规任务外，LViT在结肠息肉和食管CT等特定领域分割中也表现出色。

segformer-b1-finetuned-cityscapes-1024-1024 - SegFormer模型在语义分割中的高效应用

CityscapesGithubHugging FaceHuggingfaceSegFormerTransformer图像分割开源项目模型

SegFormer模型在CityScapes数据集上进行了微调，使用Transformer结构和轻量级MLP解码头实现高效的图像语义分割。适用于图像分割领域的研究者和开发者，可通过Python代码轻松使用。该模型支持高分辨率图像处理，展示了Transformer的潜力。

sssegmentation - 开源语义分割工具箱集成多种先进算法和模型

GithubPyTorch开源工具开源项目深度学习计算机视觉语义分割

sssegmentation是基于PyTorch的开源语义分割工具箱，提供高性能、模块化设计和统一基准测试。它集成多种流行分割框架，支持各类backbone网络和分割器模型，包括SAM、MobileSAM等最新技术。该项目为语义分割研究和应用开发提供灵活易用的平台。

CLIP-convnext_large_d_320.laion2B-s29B-b131K-ft-soup - ConvNeXt-Large CLIP模型提升零样本图像分类性能

CLIPConvNeXtGithubHuggingface图像分类开源项目机器学习模型零样本学习

本模型基于LAION-2B数据集训练,采用320x320分辨率的ConvNeXt-Large架构和权重平均技术。在ImageNet-1k零样本分类任务上,准确率达到76.9%,超越了256x256分辨率版本。模型效率高于OpenAI的L/14-336,可应用于零样本图像分类、图文检索等任务。该项目为研究人员提供了强大的视觉-语言表征工具,助力探索大规模多模态模型。

CLIP-convnext_xxlarge-laion2B-s34B-b82K-augreg - 基于LAION-2B数据集的卷积神经网络达到79%零样本分类准确率

CLIPConvNextGithubHuggingface图像分类开源项目机器学习模型神经网络

CLIP ConvNeXt-XXLarge是一个在LAION-2B数据集上训练的大规模视觉语言模型，总参数量12亿，图像分辨率256x256。模型采用ConvNeXt-XXLarge图像结构和ViT-H-14规模的文本编码器，在ImageNet零样本分类上达到79%准确率。主要应用于图像分类、检索等研究任务。

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。

MobileCLIP-S2-OpenCLIP - 高效图像-文本模型通过多模态强化训练实现性能突破

GithubHuggingfaceMobileCLIPOpenCLIP图像文本模型多模态强化训练开源项目模型零样本图像分类

MobileCLIP-S2-OpenCLIP是一款基于多模态强化训练的高效图像-文本模型。相比SigLIP的ViT-B/16模型，它在性能上有所超越，同时速度提升2.3倍，模型体积缩小2.1倍，且仅使用了1/3的训练样本。在ImageNet零样本分类任务中，该模型达到74.4%的Top-1准确率，在38个数据集上的平均性能为63.7%，体现了出色的效率与性能平衡。

CLIP-ViT-g-14-laion2B-s12B-b42K - 用于零样本图像分类的先进研究工具

CLIP ViT-g/14GithubHuggingfaceLAION-5B图像分类多模态模型开源项目模型零样本学习

该模型专为研究社区而设计，采用LAION-5B数据集中的英语子集进行训练。它帮助研究人员探索零样本与任意图像分类的可能性，适用于跨学科的研究。该模型仅推荐用于研究目的，不适合用于商业化或未经测试的环境，并强调确保其安全和适当使用。

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