yolov8m-building-segmentation

卫星图像中YOLOv8建筑物分割的精准实现

开源项目 YOLOv8 模型 Github 卫星建筑分割图像分割 Huggingface ultralyticsplus

该模型专注于通过Yolov8m实现卫星图像中建筑物的精准分割，借助PyTorch以提高分析准确性，mAP@0.5的精度分别为0.62261和0.61275。使用ultralyticsplus库及Python示例可实现快速图像加载与预测，适合高精度建筑物分割的应用需求。

YOLOv5-Lite - 轻量级高性能目标检测模型的优化与部署

GithubYOLOv5-Liteablation实验开源项目性能优化模型比较部署

YOLOv5-Lite通过优化YOLOv5模型实现了轻量化、加速推理和简化部署。通过消融实验减少了Flops、内存占用和参数，并采用Shuffle Channel和YOLOv5 Head降低Channels。在Raspberry Pi 4B上输入320×320帧能达到至少10+ FPS。该项目提供各种测试模型和对比结果，展示在多种硬件平台上的性能，并包含详细的教程和下载链接。

YoloDotNet - 基于C#的Yolov8和Yolov10实时目标检测库

GithubYoloDotNet图像处理对象检测开源项目性能优化深度学习

YoloDotNet是基于.NET 8的C#库，支持Yolov8和Yolov10模型进行实时目标检测。该库集成ML.NET和ONNX运行时，并支持CUDA GPU加速，提供分类、目标检测、OBB检测、分割和姿态估计等功能。YoloDotNet在CPU和GPU上均可高效运行，适用于各种计算机视觉应用场景。

quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程

GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习

QuickAI 是一个 Python 库，简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估，兼容 TensorFlow 和 PyTorch，并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户，助力快速推进机器学习项目。

CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合

Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割

这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型，包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现，涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源，有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。

U-2-Net - 深度嵌套U结构助力显著对象精准检测

GithubU2-Net人像分割图像背景移除开源项目模型训练视觉应用

U-2-Net，一项荣获2020年模式识别最佳论文奖的创新技术，通过其深度嵌套U结构显著提升对象检测精准度。此技术广泛适用于图像处理、视频分析、背景移除及人像生成等领域，并提供丰富的开发资源助力应用的快速迭代。

mask2former-swin-large-cityscapes-semantic - Mask2Former大型语义分割模型适用多种图像分割任务

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是一款先进的语义分割模型，基于Swin骨干网络在Cityscapes数据集上训练。该模型采用统一的掩码预测方法，可同时处理实例、语义和全景分割任务。通过引入多尺度可变形注意力Transformer和带掩码注意力的Transformer解码器，Mask2Former在性能和效率上均超越了先前的最佳模型。它为研究人员和开发者提供了一个强大的工具，可用于各种图像分割应用。

Polygonization-by-Frame-Field-Learning - 航拍图像建筑物轮廓提取新方法

Github多边形化建筑物分割开源项目框架场学习计算机视觉语义分割

Frame Field Learning项目提出新方法从航拍图像提取建筑物多边形轮廓。该方法在图像分割神经网络中加入框架场输出,提高分割质量并为多边形化提供结构信息。项目在CVPR 2021发表,开源代码、模型和数据集,在航拍图像建筑物分割任务中达到最先进水平。

Pytorch-UNet - PyTorch实现的高效U-Net语义分割模型

CarvanaGithubPyTorchU-Net开源项目深度学习语义分割

Pytorch-UNet项目提供定制的U-Net实现，支持多类别分割任务，包括车体遮罩、肖像分割和医学图像分割。兼容PyTorch 1.13及以上版本，提供Docker镜像和预训练模型，便于集成和使用。模型在高分辨率图像上训练，取得了0.988的Dice系数，并支持自动混合精度，可通过Weights & Biases实时监控训练进度。

Vehicle-Detection - 深度学习与YOLO算法实现的车辆检测系统

GithubYOLO算法开源项目数据集模型训练深度学习车辆检测

Vehicle-Detection项目结合深度学习和YOLO算法实现车辆检测。项目提供完整工作流程，涵盖数据集准备、模型训练和测试。采用YOLOv5预训练模型微调，集成wandb工具监控性能。项目包含自定义车辆数据集，并提供详细的安装、训练和测试指南。

maskformer-swin-large-ade - MaskFormer模型提升语义分割效率与精确度的创新方案

ADE20kGithubHuggingfaceMaskFormerpanoptic分割实例分割开源项目模型语义分割

MaskFormer通过ADE20k数据集训练，利用Swin结构提升语义、实例和全景分割性能。该模型适用于多种分割任务，采用统一的掩码及标签预测方式处理三类分割，促进图像细分任务的研究和应用，如建筑物和场景的精确分割。项目由Hugging Face团队支持，可在模型中心找到其他版本进行适用性调优。

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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。

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稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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