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SAN

轻量高效的开放词汇语义分割框架

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。

SePiCo - 基于语义引导像素对比的域自适应语义分割方法
GithubSePiCo像素对比域适应开源项目深度学习语义分割
SePiCo是一种创新的域适应语义分割框架,通过语义引导的像素对比学习促进跨域像素嵌入空间的类别判别和平衡。该方法在多个域适应任务中显著提升了性能,包括GTAV到Cityscapes、SYNTHIA到Cityscapes和Cityscapes到Dark Zurich。SePiCo的突出表现使其被选为ESI高被引论文,展现了其在计算机视觉领域的重要影响。
bigvsan - GAN神经声码器结合切片对抗网络的创新音频生成模型
BigVSANGANGithub开源项目深度学习神经声码器语音合成
BigVSAN项目结合GAN神经声码器和切片对抗网络,旨在提高音频生成质量。该项目基于LibriTTS数据集训练,提供预训练模型及完整的代码实现。包括训练、评估和推理功能,并附有详细使用说明。在多项客观评估指标中,BigVSAN展现出优秀性能,为语音合成技术开辟新方向。
mask2former-swin-large-ade-semantic - Mask2Former:统一架构实现多类型图像分割
GithubHuggingfaceMask2FormerTransformer图像分割开源项目模型计算机视觉语义分割
Mask2Former-Swin-Large-ADE-Semantic是一款先进的图像分割模型,基于Swin backbone构建并在ADE20k数据集上训练。该模型采用统一架构处理实例、语义和全景分割任务,通过预测掩码和标签集实现多类型分割。其核心优势在于采用改进的多尺度可变形注意力Transformer和掩码注意力Transformer解码器,在性能和效率方面均优于前代MaskFormer模型。Mask2Former适用于广泛的图像分割场景,能够提供精确的分割结果。
sam2-hiera-large - 基于深度学习的高性能图像分割模型
GithubHuggingfaceSAM2图像分割开源项目掩码生成模型模型推理自动掩码生成
SAM2-Hiera-large是Meta公司开发的SAM2模型大型变体,专注于图像分割任务。该模型支持基于边界框的预测和自动掩码生成,可用于处理图像和视频对象分割。开发者可通过Python接口调用模型,实现高效的分割效果。项目提供了详细的使用示例和丰富的资源,方便用户深入了解和应用SAM2技术。
evf-sam2-multitask - 创新视觉语言融合技术提升文本引导图像分割效果
EVF-SAMGithubHuggingface人工智能图像分割开源项目模型深度学习视觉语言融合
EVF-SAM项目引入了早期视觉语言融合技术,旨在优化文本引导的图像分割任务。通过有效结合视觉与语言信息,该技术显著提升了分割的精确度和效率。项目提供了模型检查点,使用者可通过源代码中的'inference.py'文件了解具体应用方法。值得注意的是,当前版本需要从源代码直接导入模型脚本,尚不支持'AutoModel.from_pretrained(...)'功能。
clipseg-rd64-refined - 基于文本和图像提示的先进图像分割策略
CLIPSegGithubHuggingface一样本学习图像分割复杂卷积开源项目模型零样本学习
该模型引入先进的复杂卷积技术,支持零样本和单样本图像分割。结合文本与图像提示,该模型在图像分析中提供高效且准确的分割性能。
MagNet - 多尺度语义分割框架提升图像精度
GithubMagNet卷积神经网络多尺度框架开源项目语义分割高分辨率数据集
MagNet是一种多尺度语义分割框架,采用多阶段处理方法解决高分辨率图像中的局部歧义问题。每个处理阶段对应一个放大级别,实现从粗到细的信息传播。在城市景观、航拍场景和医学图像等高分辨率数据集上的实验显示,MagNet的性能显著超越现有方法,为高分辨率图像的精确语义分割提供了新的技术方案。
sam2-hiera-small - 下一代图像和视频可提示视觉分割技术
FAIRGithubHuggingfaceSAM 2图像分割开源项目模型视觉分割视频分割
SAM 2是FAIR推出的一款模型,专注于实现图像和视频的可提示视觉分割。官方代码库支持图像和视频预测任务,允许利用SAM2ImagePredictor生成图像遮罩,并使用SAM2VideoPredictor实现视频中遮罩的传播和处理。该模型在学术研究和工业应用中具有广泛功能。如需深入了解,可查阅相关论文和资源。
X-Decoder - 像素、图像和语言的统一解码模型
GithubX-Decoder图像分割多任务学习开放词汇分割开源项目计算机视觉
X-Decoder是一个通用解码模型,可生成像素级分割和标记级文本。该模型在多个数据集上实现了开放词汇分割和指代分割的最佳结果,在分割和视觉语言任务上表现出色。X-Decoder支持语义、实例和全景分割,以及图像描述、图像-文本检索等多种任务。此外,它还能进行区域检索、指代描述、图像编辑等零样本任务组合。
sam-vit-large - 高性能AI图像分割模型 多种输入方式生成精确物体遮罩
GithubHuggingfaceSegment Anything Model图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉零样本学习
sam-vit-large是Segment Anything Model (SAM)的一个版本,由Facebook开发。这是一个先进的计算机视觉模型,可根据点、框等输入生成高精度物体遮罩。经过1100万图像和11亿遮罩的训练,该模型展现出优秀的零样本性能。它能自动生成图像中所有物体的遮罩,适用于多种图像分割任务,为计算机视觉研究提供了新的基础工具。
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