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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。

Bunny - 轻量高效多模态模型支持高分辨率图像分析
AI模型BunnyGithub多模态模型开源项目视觉语言模型轻量级模型
Bunny是一个轻量高效的多模态模型家族,集成多种视觉编码器和语言骨干网络。该项目通过优化训练数据提升小规模模型性能,其中Bunny-Llama-3-8B-V模型支持1152x1152分辨率图像处理,在多项视觉语言任务中表现优异。Bunny为开发者提供了灵活的多模态AI解决方案。
HorNet - 基于递归门控卷积的高效视觉骨干网络
GithubHorNetImageNetPyTorchRecursive Gated Convolution开源项目高阶空间交互
HorNet是一个基于递归门控卷积的视觉骨干网络家族,专注于高效的高阶空间交互。项目提供了多个在ImageNet数据集上训练和评估的模型,如HorNet-T、HorNet-S和HorNet-B,广泛应用于图像分类和点云理解等领域。项目页面提供详细的训练和评估说明及模型下载链接。HorNet在提升图像和3D对象分类精度方面表现优异,是计算机视觉研究中的重要工具。
control_v11f1e_sd15_tile - 基于ControlNet的高精度图像超分辨率与细节增强模型
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目扩散模型模型深度学习
control_v11f1e_sd15_tile是ControlNet v1.1系列中专注于图像细节增强的模型。通过与Stable Diffusion结合,该模型能将低分辨率或模糊图像转换为清晰度更高的图像。这个开源项目不仅支持图像超分辨率处理,还可用于生成与输入图像大小相同但细节更丰富的图像,为数字图像处理提供了新的解决方案。
detectron2 - Facebook开源的高性能目标检测和图像分割框架
Detectron2Github图像分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉
Detectron2是Facebook AI Research开发的开源计算机视觉库,提供先进的目标检测和图像分割算法。它支持全景分割、Densepose和级联R-CNN等功能,可用于研究项目和生产应用。该库训练速度快,支持模型导出,并提供大量预训练模型。Detectron2为研究人员和开发者提供了强大而灵活的工具,推动计算机视觉技术的发展和应用。
efficientvit - EfficientViT多尺度线性注意力用于高分辨率密集预测
EfficientViTGithub图像分割开源项目模型优化深度学习计算机视觉
EfficientViT是一种新型ViT模型,专注于高效处理高分辨率密集预测视觉任务。其核心是轻量级多尺度线性注意力模块,通过硬件友好操作实现全局感受野和多尺度学习。该项目提供图像分类、语义分割和SAM等应用的预训练模型,在性能和效率间达到平衡,适合GPU部署和TensorRT优化。
efficientnet_lite0.ra_in1k - 轻量级EfficientNet模型用于图像分类和特征提取
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型深度学习
efficientnet_lite0.ra_in1k是一个在ImageNet-1k数据集上训练的轻量级图像分类模型。它使用RandAugment数据增强和RMSProp优化器,仅有4.7M参数和0.4 GMACs,适合资源受限环境。该模型支持图像分类、特征图提取和图像嵌入,通过timm库实现,提供简洁API接口,便于快速部署。
sam2-hiera-large - SAM2模型实现图像和视频智能分割
GithubHuggingfaceSAM 2图像分割开源项目机器学习模型视频分割计算机视觉
SAM2-hiera-large是FAIR开发的图像和视频分割基础模型,支持可提示的视觉分割任务。模型提供简单API,适用于图像和视频预测。通过添加提示点或边界框,用户可实时获取分割结果,并在视频中传播提示。该模型为计算机视觉研究和应用提供了新的可能性。
seggpt-vit-large - 基于上下文的单次图像分割解决方案
GithubHuggingfaceSegGPTTransformer图像分割开源项目模型生成模型语义分割
SegGPT项目采用了类似GPT的Transformer模型,它可以在提供输入图像和提示的情况下生成分割掩码,并在COCO-20和FSS-1000数据集上实现了优异的单次图像分割效果。此模型适合用于需要高精度和上下文整合的图像分割应用场景。
ReLA - 先进的泛化引用表达分割技术
GRESGithub开源项目引用表达分割深度学习计算机视觉语义分割
GRES项目提出了一种新颖的泛化引用表达分割方法,在CVPR 2023会议上被评为亮点论文。该项目采用Swin Transformer骨干网络,在gIoU指标上达到63.60%的性能。GRES项目不仅发布了新数据集,还开源了代码实现,支持ResNet-50和Swin-Tiny等多种骨干网络,为研究人员提供了多样化选择。项目的GitHub仓库提供了详细的安装说明、推理和训练代码,以及预训练模型。
SLiMe - 基于Stable Diffusion的单样本图像分割方法
GithubPyTorchSLiMeStable Diffusion图像分割开源项目深度学习
SLiMe是一种基于Stable Diffusion的单样本图像分割方法,通过单个训练样本实现准确分割。项目提供PyTorch实现,包含训练、测试和数据处理指南。SLiMe在PASCAL-Part和CelebAMask-HQ数据集上表现优异,为图像分割研究提供新思路。项目开源代码,支持自定义数据集训练和测试。SLiMe采用图像分块处理技术,提高分割精度。研究者可基于此探索更多单样本学习应用场景。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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