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MagNet

多尺度语义分割框架提升图像精度

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。

segment-anything-fast - 高性能图像分割模型加速框架
AI模型加速GithubPyTorchSegment Anything图像分割开源项目推理优化
segment-anything-fast是基于Facebook's segment-anything的优化版本,专注于提高图像分割模型的性能。通过整合bfloat16、torch.compile和自定义Triton内核等技术,该项目显著提升了模型推理速度。它支持多种优化方法,如动态int8对称量化和2:4稀疏格式,同时保持了简单的安装和使用流程。这使得开发者能够轻松替换原始segment-anything,实现更高效的图像分割。该优化框架适用于需要实时或大规模图像分割处理的应用,如自动驾驶、医疗影像分析或视频编辑等领域,可显著提高处理效率和资源利用率。
sd-controlnet-mlsd - 结合M-LSD直线检测优化Stable Diffusion的图像生成
ControlNetGithubHuggingfaceM-LSDStable Diffusion开源项目扩散模型条件输入模型
该项目介绍了ControlNet神经网络结构,通过加入M-LSD直线检测等条件来控制大规模扩散模型,适用于Stable Diffusion。ControlNet能够在小数据集下进行稳健学习,且可在个人设备上快速训练。项目提供了多种检查点,涵盖边缘检测、深度估计和关键点检测,丰富了大规模扩散模型的控制方式,有助于推进相关应用的发展,最佳效果在Stable Diffusion v1-5结合使用时体现。
HybridNets - 实时多任务交通场景感知网络
GithubHybridNets可行驶区域分割多任务感知开源项目目标检测车道线检测
HybridNets是一个实时多任务交通场景感知网络,集成了交通对象检测、可行驶区域分割和车道线检测功能。该网络可在嵌入式系统上实时运行,在BDD100K数据集的目标检测和车道检测任务中达到了最先进水平。HybridNets平衡了实时性能和多任务准确性,为自动驾驶和高级驾驶辅助系统提供了高效的视觉感知解决方案。
CustomNet - 创新的物体定制与多视角生成扩散模型
CustomNetGithub对象定制开源项目文本生成图像深度学习视角控制
CustomNet是一个创新的文本到图像扩散模型框架,专注于物体定制和多视角生成。该模型整合了3D新视角合成能力,实现物体空间位置和视角的灵活调整,同时保持物体身份。CustomNet无需测试时优化,可同时控制视角、位置和文本,在身份保持、多样性和协调性方面表现出色。这一技术为物体定制和图像生成领域开辟了新的可能性。
Open3D-PointNet2-Semantic3D - 使用Open3D和PointNet++进行高效3D数据处理与语义分割
GithubOpen3DPointNet++Semantic3D开源项目机器学习语义分割
该项目演示了如何使用Open3D与PointNet++进行3D点云的加载、预处理及语义分割,提供了高效的点云操作方法和训练预测流程,为Semantic3D数据集提供了简洁优化的基准实现,适用于深度学习应用的快速开发。
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。
InternImage - 突破大规模视觉基础模型性能极限
GithubInternImage图像分类大规模视觉模型开源项目目标检测语义分割
InternImage是一款采用可变形卷积技术的大规模视觉基础模型。它在ImageNet分类任务上实现90.1%的Top1准确率,创下开源模型新纪录。在COCO目标检测基准测试中,InternImage达到65.5 mAP,成为唯一突破65.0 mAP的模型。此外,该模型在涵盖分类、检测和分割等任务的16个重要视觉基准数据集上均展现出卓越性能,树立了多个领域的新标杆。
mcunet - 面向微控制器的深度学习框架
GithubMCUNetTinyEngine开源项目微控制器深度学习物联网设备
MCUNet是面向微控制器的系统-算法协同设计框架,包含TinyNAS和TinyEngine两大核心组件。该框架在严格内存限制下提升深度学习性能,相比现有方案推理速度提高1.5-3倍,内存占用降低2.7-4.8倍。MCUNet为IoT应用提供高效深度学习基础设施,推动边缘AI发展。
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。
BiRefNet_lite - 高效双边参考处理 解锁高分辨率图像分割技术
BiRefNetGithubHuggingface二分法图像分割开源项目模型迷彩物体检测高分辨率
BiRefNet是一种基于双边参考的高分辨率二分类图像分割模型,在DIS、HRSOD和COD三项任务中表现出色。该模型支持高分辨率图像处理,提供Python接口和在线推理演示。用户可通过HuggingFace快速加载或选择本地部署。BiRefNet适用于背景去除、显著目标检测等多种图像分割场景,具有较强的通用性。
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