BiRefNet_lite

高效双边参考处理解锁高分辨率图像分割技术

高分辨率 BiRefNet 图像分割二分法模型 Github 开源项目迷彩物体检测 Huggingface

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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介绍相关项目

efficientnet_b5.sw_in12k_ft_in1k - EfficientNet-加强版：适用于图像分类与特征提取的高效模型

EfficientNetGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取

EfficientNet模型结合了Swin Transformer的优化策略，经过ImageNet-12k预训练及ImageNet-1k微调，适用于图像识别、特征提取和嵌入生成。该模型使用AdamW优化器、梯度裁剪和余弦退火学习率等技术，提供高效的图像分类解决方案。

regnetz_c16.ra3_in1k - 采用灵活配置的RegNetZ模型实现高效图像分类

BYOBNetGithubHuggingfaceImageNet-1kRegNetZtimm图像分类开源项目模型

RegNetZ模型在ImageNet-1k上训练后，展现出色的图像分类性能。该模型基于timm库实现，通过BYOBNet灵活配置支持，包括block/stage布局、激活层、归一化层及自注意层等自定义选项。提供多种应用，如图像分类、特征提取及嵌入生成，设计适合处理不同组宽及层配置需求，尤其适用于高精度及灵活性任务。

PFENet - 优化少样本分割的先验引导特征增强网络

GithubPFENet少样本分割开源项目深度学习特征提取语义分割

PFENet作为少样本分割网络的代表作，利用先验引导特征增强技术优化分割效果。在PASCAL-5i和COCO等主流数据集上，PFENet展现出卓越性能。该开源项目包含完整实现代码、预训练模型和详细文档，为计算机视觉研究提供了宝贵资源。

mit-b2 - 高效语义分割的简单Transformer设计

GithubHuggingfaceSegFormerTransformer图像分类开源项目机器学习模型语义分割

SegFormer b2是一个在ImageNet-1k上预训练的编码器模型，采用分层Transformer结构。该模型专为语义分割任务设计，结合了简单高效的架构和出色的性能。虽然此版本仅包含预训练的编码器部分，但它为图像分类和语义分割的微调提供了坚实基础。SegFormer的创新设计使其在多个计算机视觉任务中展现出强大潜力。

BitNet - 高效压缩大型语言模型的1比特变压器实现

1比特变换器BitNetGithubPyTorch实现大语言模型开源项目模型压缩

BitNet是一种创新的1比特变压器实现，通过BitLinear层替换标准线性投影，实现大型语言模型的高效压缩。该项目提供PyTorch实现，包含BitLinear、BitNetTransformer和BitAttention等核心组件，支持推理和Hugging Face模型集成。BitNet还探索了视觉任务应用，展现了多模态领域的潜力。项目包括训练脚本、性能基准测试和CUDA优化，为研究人员和开发者提供了全面的工具集。

InSPyReNet - 优化显著目标检测的高分辨率图像金字塔网络

GithubInSPyReNetPyTorch图像金字塔开源项目显著性目标检测高分辨率图像

本项目介绍了一种基于图像金字塔的显著目标检测框架，称为逆显著性金字塔重构网络（InSPyReNet）。该方法无需高分辨率数据集即可进行高分辨率预测，并通过多尺度的图像融合解决感受野差异问题。实验结果表明，InSPyReNet在多项显著目标检测指标和边界精度上优于现有方法。项目提供了PyTorch实现，支持多GPU训练，且在HuggingFace等平台上提供了Web演示和命令行工具。

x-unet - 集成高效注意力机制的先进U-Net框架

GithubU-Net图像分割开源项目深度学习神经网络计算机视觉

x-unet是一个基于U-Net架构的开源项目，融合了高效注意力机制和最新研究成果。支持2D和3D图像处理，提供嵌套U-Net深度和上采样特征图合并等灵活配置。适用于生物医学图像分割和显著对象检测等任务，是一个功能强大的深度学习工具。

control_v11p_sd15_seg - 利用图像分割提高Stable Diffusion模型的控制策略

ControlNetGithubHuggingface人工智能图像分割图像生成开源项目扩散模型模型

ControlNet最新版本利用图像分割为预训练的扩散模型提供条件控制，具备在小数据集上进行端到端任务学习的能力，具有强大的鲁棒性。结合Stable Diffusion v1.5，该模型通过分割图提供附加条件，丰富控制方法。可在个人设备和大型计算集群上处理不同规模的数据，提升训练效率。

res2net50_14w_8s.in1k - Res2Net架构的多尺度骨干网络实现高效图像分类

GithubHuggingfaceImageNetRes2Nettimm图像分类开源项目模型深度学习模型

res2net50_14w_8s.in1k是基于Res2Net架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用多尺度ResNet结构，具有2510万参数，计算复杂度为4.2 GMACs。除图像分类外，还可作为特征提取器应用于其他计算机视觉任务。模型接受224x224像素的输入图像，并提供API支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。其高效的多尺度结构使其在保持准确性的同时降低了计算成本。

nnUNet - 自适应医学图像分割深度学习框架

GithubnnU-Net医学影像图像分割开源项目深度学习自动化

nnUNet是一个自适应深度学习框架,专注于医学图像分割。它可自动分析训练数据并优化U-Net分割流程,无需专业知识即可使用。支持2D和3D图像,处理多种模态和输入通道,并能应对不平衡类别分布。在多个生物医学图像分割挑战中表现出色,广泛用作基线方法和开发框架。适用于领域科学家和AI研究人员,为医学图像分析提供强大支持。

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