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ESANet

高效RGB-D语义分割网络用于室内场景分析

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。

efficientnetv2_rw_t.ra2_in1k - EfficientNet-v2的模型特点与应用分析
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
EfficientNet-v2是一个专注于图像分类的高效模型,采用RandAugment策略在ImageNet-1k数据集上训练,具有参数少、训练快的特点。通过timm库实现,支持特征图提取和图像嵌入等多种功能。其结构设计为强大的特征骨干提供了基础。
d2-net - 深度学习驱动的联合特征检测与描述
CNND2-NetGithub开源项目深度学习特征提取计算机视觉
D2-Net是一个用于联合检测和描述局部图像特征的卷积神经网络模型。该项目提供模型实现、预训练权重、特征提取脚本和MegaDepth数据集训练流程。D2-Net在图像匹配和3D重建等计算机视觉任务中表现优异,提高了特征提取的准确性和效率。项目支持多尺度特征提取,并包含在不同数据集上训练的模型权重。
FastSAM - 全景分割模型 速度提升50倍且性能可比SAM
AI模型Fast Segment AnythingGithub图像分割开源项目深度学习计算机视觉
FastSAM是一款基于CNN的高效全景分割模型。仅使用SAM数据集2%的数据,就实现了与SAM相当的性能,同时运行速度提升50倍。支持一切模式、文本提示、框选和点选等多种交互方式。在边缘检测、目标检测等下游任务中,FastSAM展现出优异的零样本迁移能力,为计算机视觉研究开辟新方向。
SeeSR - 基于语义感知的实景图像超分辨率方法
GithubSeeSR图像超分辨率开源项目扩散模型真实世界图像语义感知
SeeSR是一种新型语义感知实景图像超分辨率技术,结合稳定扩散模型和语义信息提升低分辨率图像质量。该方法已被CVPR2024接收并在GitHub开源。SeeSR可处理多种场景图像,并支持快速推理。项目提供预训练模型、测试数据集和使用说明,便于研究和应用。此外,项目还包含DAPE和SeeSR模型的训练指南,以及用于生成训练数据的工具。SeeSR采用tiled vae方法节省GPU内存,并提供Gradio演示界面。该技术在多个真实世界图像数据集上展现出优异性能。
Depth-Anything - 大规模无标注数据驱动的强大单目深度估计模型
Depth AnythingGithub人工智能图像处理开源项目深度估计计算机视觉
Depth Anything是一款基于大规模数据训练的单目深度估计模型。它利用150万标注图像和6200万无标注图像进行训练,提供小型、中型和大型三种预训练模型。该模型不仅支持相对深度和度量深度估计,还可用于ControlNet深度控制、场景理解和视频深度可视化等任务。在多个基准数据集上,Depth Anything的性能超越了此前最佳的MiDaS模型,展现出优异的鲁棒性和准确性。
Mask3D - 改进3D语义实例分割方法,兼容多种数据集
3D实例分割GithubICRA 2023Mask3DPyTorchScanNet开源项目
Mask3D是一个提升3D语义实例分割的开源项目,支持ScanNet、ScanNet200、S3DIS和STPLS3D数据集。项目集成了PyTorch、PyTorch Lightning和Hydra工具,提供高效的架构和训练流程,包括数据预处理、模型训练与测试。此外,Mask3D在多个挑战中表现优异,包括在ECCV 2022的Urban3D挑战中获得第二名。
efficientnetv2_rw_m.agc_in1k - EfficientNetV2模型:图像分类与多功能特征提取
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型模型使用
EfficientNetV2是一个在timm库中实现的高效图像分类模型。通过使用以ResNet Strikes Back为基础的训练策略和SGD优化器(带Nesterov动量),结合自适应梯度剪裁,模型在ImageNet-1k数据集上进行训练。这一架构轻量且强大,支持包括图像分类、特征提取和图像嵌入的多种图像处理任务。
jetson-inference - 深度学习部署与实时视觉识别
GithubNVIDIA JetsonPyTorchTensorRT实时视觉开源项目深度学习
NVIDIA Jetson设备上的深度学习推理和实时视觉处理库。使用TensorRT优化GPU网络运行,支持C++和Python, 以及PyTorch模型训练。功能包括图像分类、物体检测、语义分割等,适用于多种应用场景,如实时摄像头流和WebRTC网络应用。
upernet-convnext-small - 高效语义分割框架融合ConvNeXt技术
ConvNeXtGithubHuggingfaceUperNet图像分割开源项目模型计算机视觉语义分割
UperNet是一种结合ConvNeXt骨干网络的语义分割框架,融合了特征金字塔网络(FPN)和金字塔池化模块(PPM)。它能为每个像素生成语义标签,适用于场景理解和图像分割等计算机视觉任务。该模型提供多种预训练版本,可根据具体需求应用于不同场景。UperNet的设计旨在提高语义分割的准确性和效率,为研究人员和开发者提供了强大的图像分析工具。
tf_efficientnet_l2.ns_jft_in1k - EfficientNet架构的大规模图像识别与特征提取模型
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习神经网络
基于EfficientNet架构开发的图像分类模型,采用Noisy Student半监督学习方法,结合ImageNet-1k和JFT-300m数据集进行训练。模型支持800x800分辨率输入,包含4.8亿参数,可用于图像分类、特征提取和嵌入向量生成。借助timm库实现模型的快速部署,适用于各类图像识别任务。
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