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BiRefNet_lite

高效双边参考处理 解锁高分辨率图像分割技术

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。

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。
edsr-base - 轻量级单图像超分辨率深度残差网络
DIV2KEDSRGithubHuggingface图像超分辨率开源项目模型深度学习计算机视觉
EDSR-base是一种轻量级单图像超分辨率深度学习模型,基于增强型深度残差网络架构。该模型在DIV2K数据集上预训练,支持2倍、3倍和4倍图像放大。与原始EDSR相比,EDSR-base采用16个残差块和64个通道,模型大小约5MB。在多个基准数据集上,其PSNR和SSIM指标均优于双三次插值。研究者可通过super-image库使用该模型进行图像放大实验。
mit-b0 - 轻量级视觉Transformer用于语义分割
GithubHuggingfaceSegFormerTransformer图像处理开源项目模型深度学习语义分割
mit-b0是SegFormer系列中的轻量级模型,采用分层Transformer编码器架构,在ImageNet-1k数据集上预训练。这个模型专为语义分割任务设计,结合了Transformer的特征提取能力和轻量级MLP解码头。mit-b0在ADE20K等基准测试中表现出色,为研究人员提供了一个可靠的预训练基础,可在特定数据集上进行进一步微调和优化。
tf_efficientnet_lite0.in1k - 轻量级EfficientNet-Lite模型实现高效图像分类与特征提取
EfficientNet-LiteGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型模型对比特征提取
EfficientNet-Lite0是一款专为高效图像分类和特征提取设计的模型,经过ImageNet-1k训练。该模型已被迁移至PyTorch,并利用timm库进行图像嵌入和特征图提取。在4.7M参数和0.4 GMACs的架构下,实现了高效性能与计算资源节约,适合作为多种视觉任务的解决方案。
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_b3.ns_jft_in1k - 结合EfficientNet架构的神经网络图像处理模型
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习特征提取
该模型采用EfficientNet架构,通过Noisy Student半监督学习方法在ImageNet-1k和JFT-300m数据集训练。模型参数量1220万,支持300x300分辨率图像处理,可实现图像分类、特征提取和图像嵌入等功能。模型结合高效的网络架构和半监督学习技术,在图像处理任务中表现出色。
U-2-Net - 深度嵌套U结构助力显著对象精准检测
GithubU2-Net人像分割图像背景移除开源项目模型训练视觉应用
U-2-Net,一项荣获2020年模式识别最佳论文奖的创新技术,通过其深度嵌套U结构显著提升对象检测精准度。此技术广泛适用于图像处理、视频分析、背景移除及人像生成等领域,并提供丰富的开发资源助力应用的快速迭代。
BrushNet - 双分支扩散结构实现即插即用图像修复模型
BrushNetGithub图像修复开源项目扩散模型深度学习计算机视觉
BrushNet是一种新型图像修复模型,采用双分支扩散结构,可集成到预训练扩散模型中。通过分离遮罩图像特征和噪声潜在表示,并对预训练模型实施像素级控制,提高了图像修复效果。该模型适用于通用场景和特定应用,为图像编辑和生成提供了新的解决方案。
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。
mit-b4 - 使用SegFormer预训练模型提升语义分割效率
GithubHugging FaceHuggingfaceImageNetSegFormerTransformer开源项目模型语义分割
此项目提供SegFormer的b4-sized预训练模型,具有分层Transformer和轻量级MLP解码头,在ADE20K和Cityscapes等基准上展现出色性能。经过ImageNet-1k预训练的SegFormer可用于下游任务微调,满足多种应用需求。用户可在[模型库](https://huggingface.co/models?other=segformer)中根据任务需求选择合适版本,优化图像分割效果。
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