SAM-Adapter-PyTorch

提升复杂场景下图像分割效果的开源项目

SAM-Adapter Segment Anything ICCV Python PyTorch Github 开源项目

SAM-Adapter项目提升了SAM在伪装、阴影和医疗图像分割中的表现。最新的更新支持更强大的SAM2骨干网络，并提供多种预训练模型和数据集下载链接，便于快速上手。该项目在IEEE/CVF国际计算机视觉会议上展示，并包含详细的环境配置和训练指南，方便研究人员进行深度学习任务。

SOLC - 基于深度学习的SAR和光学遥感影像土地利用分类框架

GithubPyTorchSAR图像分类开源项目深度学习遥感

SOLC是一个开源的遥感图像语义分割框架,专注于SAR和光学影像的土地利用分类。该项目基于PyTorch实现了多种深度学习模型,包括DeepLabv3+、UNet和SegNet等。其中SOLC V7模型采用了双流DeepLabv3+架构,并融合SAGate和ERFB模块,在WHU-OPT-SAR数据集上实现了最佳性能。项目提供了完整的源代码、预训练权重和使用说明,为遥感图像分析研究提供了实用工具。

SRGAN-PyTorch - 基于GAN的单图像超分辨率实现

GithubPyTorchSRGAN图像处理开源项目生成对抗网络超分辨率

SRGAN-PyTorch是一个开源项目，实现了基于生成对抗网络的单图像超分辨率算法。该项目能够将图像放大4倍，同时保持高质量和细节。它提供了完整的训练和测试流程，包括预训练模型、数据集处理脚本和性能评估。研究者和开发者可以利用此项目复现原论文结果或在自定义数据上应用SRGAN技术。

grounded-segment-anything-colab - 图像分割与编辑工具支持多种inpainting模型

AI视觉ColabGithubGrounded-Segment-Anythinginpainting图像分割开源项目

grounded-segment-anything-colab是一个基于IDEA-Research项目的图像处理工具，集成了图像分割和编辑功能。该工具支持多种inpainting模型，包括runwayml/stable-diffusion-inpainting和自定义16位模型。项目提供Colab教程，方便用户进行图像分割和编辑操作。此工具为图像处理提供了灵活高效的解决方案。

LLM-Adapters - LLM模型参数微调适配器集成框架

GPT-JGithubHuggingFaceLLM-AdaptersLoRAPEFT开源项目

LLM-Adapters 是一个集成了多种适配器的框架，用于实现大语言模型的参数高效微调。支持 LLaMa、OPT、BLOOM 和 GPT-J 等开源大语言模型，以及 Bottleneck、Parallel 和 LoRA 等适配器。这个框架为研究人员和开发者提供了强大的工具，可应用于各种任务的适配器方法。最新更新包括 commonsense170k 数据集，LLaMA-13B-Parallel 模型在多个常识基准测试中表现优异，超越了 ChatGPT。

mask2former-swin-large-cityscapes-panoptic - 在图像分割任务中，Mask2Former模型以高效提升性能

CityscapesGithubHugging FaceHuggingfaceMask2FormerTransformer图像分割开源项目模型

该项目使用Mask2Former模型，整合多尺度变形注意力和掩码注意力机制，在实例、语义及全景分割任务中展现卓越性能。相比之前的MaskFormer，Mask2Former实现效果提升与计算简化，在Cityscapes全景分割任务中表现突出，充分展示了其在图像分割中的应用潜力。

seggpt-vit-large - 基于上下文的单次图像分割解决方案

GithubHuggingfaceSegGPTTransformer图像分割开源项目模型生成模型语义分割

SegGPT项目采用了类似GPT的Transformer模型，它可以在提供输入图像和提示的情况下生成分割掩码，并在COCO-20和FSS-1000数据集上实现了优异的单次图像分割效果。此模型适合用于需要高精度和上下文整合的图像分割应用场景。

ip_adapter_sdxl_image_encoder - SDXL IP Adapter模型的图像编码器，确保兼容Invoke AI

GithubHuggingfaceIP AdapterImage EncoderInvoke AI图像生成开源项目模型社区版

该图像编码器是SDXL IP Adapter模型的必要组件，确保其在Invoke AI 3.2+版本中正常运行。用户可以通过输入图像提示来影响生成过程，并且该项目在invoke.ai和GitHub上均有Community Edition的访问途径。

pix2pixHD - 高分辨率图像到图像转换及语义编辑

GANsGithubpix2pixHD图像翻译开源项目语义操控高分辨率

此Pytorch实现的高分辨率图像到图像转换方法（如2048x1024），可以将语义标签图转化为真实感图像，或从面部标签图生成肖像。该项目适用于街景和肖像等图像生成及交互编辑。需要NVIDIA GPU，提供详细的安装、测试和训练指南，支持多GPU和自动混合精度训练。

efficientdet - EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现

COCO数据集EfficientDetGithub开源项目深度学习目标检测计算机视觉

本项目提供了EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现。支持COCO数据集的训练、评估和测试，在COCO val2017上达到0.314 mAP。包含预训练权重、视频测试功能和使用说明。适合研究人员和开发者参考使用。

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