Project Icon

upernet-swin-large

Swin Transformer 与 UperNet 结合的语义分割方法

UperNet 利用 Swin Transformer 大型网络进行语义分割,框架包含组件如主干网络、特征金字塔网络及金字塔池模块。可与各种视觉主干结合使用,对每个像素预测语义标签,适合语义分割任务,并可在 Hugging Face 平台找到特定任务的优化版本。通过 Swin Transformer 与 UperNet 的结合,用户可在场景理解中实现精确的语义分割。

UniSeg - 多模态3D医学图像通用分割模型
GithubMICCAI 2023UniSeg分割模型医学图像多器官分割开源项目
UniSeg是一个基于提示驱动的通用分割模型,可对多模态、多领域的3D医学图像进行多器官、肿瘤和椎骨分割。作为强大的分割模型和特征学习器,UniSeg提供完整代码实现、预训练模型及详细使用说明。项目涵盖数据准备、预处理、训练和测试等步骤。在MICCAI SegRap 2023比赛中,UniSeg在两项任务中均获得第二名,展现了其在医学图像分割领域的出色表现。
SAN - 轻量高效的开放词汇语义分割框架
CLIP模型GithubSide Adapter Network开放词汇语义分割开源项目视觉语言模型语义分割
Side Adapter Network (SAN)是一个开放词汇语义分割框架,将分割任务建模为区域识别问题。它在冻结的CLIP模型旁附加轻量级侧网络,实现高效准确的分割。SAN在多个语义分割基准测试中表现优异,具有更少的可训练参数和更快的推理速度。这一方法为开放词汇语义分割领域提供了新的解决思路。
segformer-b1-finetuned-ade-512-512 - SegFormer-b1在ADE20k数据集上微调的语义分割模型
GithubHuggingfaceSegFormerTransformer图像处理开源项目模型深度学习语义分割
SegFormer-b1是一种针对语义分割任务的深度学习模型,在ADE20k数据集上进行了微调。该模型结合了层次化Transformer编码器和轻量级MLP解码头,在512x512分辨率下展现出优秀的分割效果。模型经过ImageNet-1k预训练后,通过添加解码头并在特定数据集上微调,可直接应用于语义分割或作为其他相关任务的基础。
PFENet - 优化少样本分割的先验引导特征增强网络
GithubPFENet少样本分割开源项目深度学习特征提取语义分割
PFENet作为少样本分割网络的代表作,利用先验引导特征增强技术优化分割效果。在PASCAL-5i和COCO等主流数据集上,PFENet展现出卓越性能。该开源项目包含完整实现代码、预训练模型和详细文档,为计算机视觉研究提供了宝贵资源。
UniMatch - 革新半监督语义分割的弱到强一致性方法
GithubUniMatch半监督学习开源项目深度学习计算机视觉语义分割
UniMatch是一个创新的半监督语义分割模型,适用于自然、遥感和医学图像分析。该模型重新定义了弱到强的一致性概念,在Pascal VOC、Cityscapes和COCO等多个标准数据集上实现了领先性能。UniMatch在各种标注比例下均优于现有方法,推动了半监督语义分割技术的发展。
unet.cu - UNet扩散模型的高性能CUDA实现
CUDAGithubUNet卷积神经网络图像生成开源项目深度学习
这个开源项目使用纯C++/CUDA实现了UNet扩散模型训练框架,支持无条件扩散。框架包含线性层、组归一化、注意力等核心算子的GPU加速实现,重点优化3x3卷积。通过多次迭代提升CUDA kernel性能,训练速度达PyTorch的40%。项目展示了深度学习框架在GPU上的高效实现过程,为相关开发提供参考。
ReLA - 先进的泛化引用表达分割技术
GRESGithub开源项目引用表达分割深度学习计算机视觉语义分割
GRES项目提出了一种新颖的泛化引用表达分割方法,在CVPR 2023会议上被评为亮点论文。该项目采用Swin Transformer骨干网络,在gIoU指标上达到63.60%的性能。GRES项目不仅发布了新数据集,还开源了代码实现,支持ResNet-50和Swin-Tiny等多种骨干网络,为研究人员提供了多样化选择。项目的GitHub仓库提供了详细的安装说明、推理和训练代码,以及预训练模型。
segformer-b0-finetuned-ade-512-512 - SegFormer-b0模型实现高效语义分割
GithubHuggingfaceSegFormer图像处理开源项目模型深度学习计算机视觉语义分割
SegFormer-b0是一个在ADE20k数据集上微调的语义分割模型,采用512x512分辨率。其特点是结合了层次化Transformer编码器和轻量级MLP解码头,在语义分割任务中表现优异。模型经过ImageNet-1k预训练后,添加解码头并在特定数据集上微调。研究者可直接应用于语义分割,或根据需求选择针对性微调的版本。
ESANet - 高效RGB-D语义分割网络用于室内场景分析
ESANetGithubRGB-D实时处理室内场景分析开源项目语义分割
ESANet是一个高效的RGB-D语义分割网络,专为室内场景分析设计。该网络在NVIDIA Jetson AGX Xavier上实现实时语义分割,适用于移动机器人的实时场景分析系统。项目提供训练和评估代码,支持模型转换至ONNX和TensorRT,并可测量推理时间。ESANet在NYUv2、SUNRGB-D和Cityscapes等数据集上展现出优异性能。
FeatUp - 提升任意模型特征空间分辨率的框架
FeatUpGithubICLR 2024分辨率提升开源项目模型无关框架特征上采样
FeatUp是一个模型无关的特征提升框架,可将任意模型的特征空间分辨率提高16-32倍,同时保持语义一致性。该框架支持DINO、CLIP和ResNet50等多种预训练模型,适用于图像分割、目标检测等视觉任务。FeatUp提供简洁的API接口和开源代码,为计算机视觉研究和应用开辟了新途径。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

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。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号