#MaskFormer
maskformer-swin-large-ade - MaskFormer模型提升语义分割效率与精确度的创新方案
Github开源项目模型实例分割语义分割HuggingfaceADE20kMaskFormerpanoptic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。
mask2former-swin-large-ade-panoptic - 通用图像分割模型,提升性能和效率
Github开源项目模型Huggingface分割视觉Mask2FormerADE20kMaskFormer
Mask2Former利用多尺度可变形注意力Transformer,提高图像分割性能与效率。其掩蔽注意力解码器在不增加计算负担的情况下提升表现,适用于实例、语义和全景分割。基于ADE20k全景分割数据集的训练研究,提供优化的分割方案。
maskformer-swin-base-ade - 语义分割的新方法——MaskFormer的应用
Github开源项目深度学习Hugging Face模型图像分割语义分割HuggingfaceMaskFormer
MaskFormer采用Swin骨干网络与ADE20k数据集,在语义分割中表现出色。该模型通过预测掩模和标签统一地解决实例、语义及全景分割任务,可通过Hugging Face平台上的预训练模型来深入研究其应用。