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res2next50.in1k

基于Res2Net架构的高效多尺度图像分类模型

res2next50.in1k是基于Res2Net架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用多尺度ResNet结构,参数量为2470万,计算复杂度为4.2 GMACs。它不仅可用于图像分类,还支持特征图提取和图像嵌入等任务。res2next50.in1k在性能和灵活性方面表现出色,适用于广泛的计算机视觉应用。研究人员可通过timm库便捷地使用和评估此模型。

DenseNet - DenseNet高效内存卷积网络
CIFAR-10CVPR 2017DenseNetGithubImageNet开源项目模型
DenseNet通过每层与其他层的直接连接,提升图像识别准确性并减少参数和计算量。最新版本内存效率更高,支持CIFAR和ImageNet数据集,提供PyTorch、TensorFlow、Keras等深度学习框架的实现代码,适合研究和应用。
ml-cvnets - 灵活的计算机视觉模型训练库
CVNetsGithub图像分类对象检测开源项目模型训练计算机视觉
CVNets是一个计算机视觉库,支持研究人员和工程师训练和评估多种计算机视觉模型,包括对象分类、对象检测和语义分割等任务。最新版本引入了直接处理文件字节的Transformer和高效在线增强,支持如Mask R-CNN、EfficientNet、Swin Transformer和ViT等模型,并增强了蒸馏功能。
tensorflow-image-models - 将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的预训练模型库
GithubTensorFlow图像模型开源项目机器学习深度学习预训练权重
tensorflow-image-models是一个将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的开源项目。它提供了多种预训练模型,包括ViT、DeiT、ResNet等,可用于图像分类和分割。该项目为开发者提供了简单的API来创建、预处理和保存/加载模型,并支持调整类别数量以适应不同任务。通过这个模型库,研究人员和开发者可以更方便地在TensorFlow中使用先进的图像模型。
InstructCV - 自然语言指令引导的多任务计算机视觉模型
GithubInstructCV开源项目文本到图像生成深度学习生成扩散模型计算机视觉
InstructCV 项目通过指令调优的文本到图像扩散模型,简化了计算机视觉任务的执行方式。该项目将多个计算机视觉任务转化为文本描述的图像生成问题,并使用涵盖分割、物体检测、深度估计和分类等任务的数据集进行训练。利用大型语言模型生成任务提示,该模型从生成模型转变为指令引导的多任务视觉学习者。项目实现了多种环境配置,包括在Huggingface Spaces的Gradio演示和Google Colab的运行示例,并支持PyTorch 1.5+。
fast-reid - 重识别方法和工具箱
FastReIDGithubPyTorch人脸识别开源项目模型转化重识别
FastReID是一个研究平台,实现了先进的实例重识别算法,重新编写前一版本(reid strong baseline)而来。该平台支持图像检索和人脸识别等多项任务,具备自动混合精度训练、多GPU分布式训练、模型蒸馏等功能,支持多种骨干网络结构和多个数据集的同时测试。新更新包括支持DG-ReID和Vision Transformer骨干网络。更多信息请参考官方文档。
HighResCanopyHeight - AI驱动的高分辨率森林冠层高度制图技术
DINOv2GithubMeta AI卫星图像开源项目树冠高度图自监督学习
HighResCanopyHeight项目运用自监督视觉转换器和卷积解码器,将RGB卫星影像转化为高分辨率森林冠层高度图。通过大规模预训练和针对性微调,该技术展现出跨地理区域和影像类型的适应性。这一创新方法在精确度和细节呈现上超越传统技术,为森林监测和生态研究提供了有力支持。
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。
DIS - 高精度二值图像分割方法,优化模型与即将发布的V2.0数据集
DIS datasetDichotomous Image SegmentationECCV 2022GithubIS-NetU2-Net开源项目
简要介绍高精度二值图像分割(DIS)任务的新进展,包括ECCV 2022接受的论文、DIS5K数据集V1.0和即将发布的V2.0版本。DIS任务应用于3D建模、图像编辑、艺术设计、静态图像动画和增强现实等领域。目前发布的为学术版本模型,用户可通过链接下载预训练权重进行推理。优化模型和更全面的数据集即将发布,敬请关注。
nxtp - 基于下一标记预测的创新物体识别技术
AI视觉GithubObject Recognition开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉
nxtp项目开发了一种创新的物体识别方法,将任务转化为下一标记预测。该技术利用语言模型嵌入扩展预测空间,实现开放式标签生成。通过自回归处理和高效采样,nxtp可进行大规模标签预测,如生成前100个最可能的标签。这一方法无需预定义标签集,为计算机视觉领域的物体识别提供了更灵活的解决方案。
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