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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。

resnet-50 - ResNet v1.5模型及其应用于图像识别
GithubHuggingfaceImageNetResNet-50卷积神经网络图像分类开源项目模型残差学习
ResNet v1.5模型采用残差学习和跳跃连接技术,可以训练更深的网络,提升图像识别精度。该版本在3x3卷积中进行下采样,与v1版相比略降性能但提升准确率。在ImageNet-1k数据集上预训练后,适合用于图像分类任务,并可通过Hugging Face平台进行微调。
tf_efficientnet_b0.ns_jft_in1k - EfficientNet变体用于图像分类与特征提取
EfficientNetGithubHuggingface图像分类开源项目模型特征提取神经网络迁移学习
tf_efficientnet_b0.ns_jft_in1k模型基于EfficientNet架构,通过Noisy Student半监督学习在ImageNet-1k和JFT-300m数据集上训练。拥有520万参数,0.4 GMAC,支持224x224图像输入。这一轻量级模型适用于图像分类、特征提取和嵌入生成,为计算机视觉应用提供高效且多功能的解决方案。
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。
SOLO - 无框的实例分割算法,可直接输出实例掩码和类别概率,并具备高质量掩码预测和顶级性能
GithubResNet-101SOLOSOLOv2开源项目目标分割高质量遮罩预测
SOLO项目实现了SOLO和SOLOv2两种完全无框的实例分割算法,可直接输出实例掩码和类别概率,并具备高质量掩码预测和顶级性能。该项目基于mmdetection,支持多GPU和单GPU训练,并提供多种预训练模型下载,包括轻量级模型。对于研究人员来说,这些工具显著提高了分割精度和训练速度,适用于各种应用场景。
BitNet-Transformers - 缩放1-bit大语言模型,提高GPU内存利用率
BitNet-TransformersGithubHuggingfaceLLama(2)Wikitext-103pytorch开源项目
BitNet-Transformers项目使用Llama (2)架构,并通过1-bit权重缩放技术,实现对大型语言模型的高效训练和推理。该项目基于Huggingface Transformers,显著降低了GPU内存占用,从原始LLAMA的250MB减少到BitNet模型的最低要求。用户可通过wandb实时追踪训练进度,并在Wikitext-103上进行训练。项目提供了详细的开发环境配置和训练步骤指南,为研究者和开发者提供有力支持。
blip-itm-base-coco - BLIP模型革新视觉语言理解和生成技术
BLIPGithubHuggingface图像描述图像文本匹配多模态模型开源项目模型视觉语言预训练
BLIP是一个创新的视觉语言预训练框架,通过引导式方法有效利用网络数据。该模型在图像-文本检索、图像描述和视觉问答等任务上表现出色,并能零样本迁移到视频-语言任务。BLIP不仅提高了视觉语言理解和生成的性能,还为这一领域的统一应用开创了新的可能性。
wide_resnet101_2.tv_in1k - 宽残差网络101_2图像分类与特征提取功能
GithubHuggingfaceImageNet-1kReLU激活wide_resnet101_2.tv_in1k图像分类开源项目模型特征提取
Wide-ResNet101_2.tv_in1k是一种经ImageNet-1k数据训练的图像分类模型,采用ReLU激活、7x7卷积以及1x1卷积捷径降采样。该模型在图像分类和特征图提取方面表现优秀,可通过timm库轻松集成,是图像处理和计算机视觉领域的实用工具。
DFN5B-CLIP-ViT-H-14 - 高性能图像-文本对比学习模型
CLIPDFN-5BGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
DFN5B-CLIP-ViT-H-14是一个基于CLIP架构的图像-文本对比学习模型,通过DFN技术从430亿图像-文本对中筛选出50亿高质量样本进行训练。模型在39个图像分类基准测试中表现优异,平均准确率达69.8%。支持零样本图像分类和跨模态检索,可与OpenCLIP无缝集成。这一模型为计算机视觉和自然语言处理领域提供了有力支持,适用于多种研究和应用场景。
GLaMM-GranD-Pretrained - 基于GranD数据集的区域级理解和分割预训练模型
GLaMM-GranD-PretrainedGithubHuggingface图像分割大规模数据集开源项目模型深度学习计算机视觉
GLaMM-GranD-Pretrained是基于GranD数据集预训练的模型,专注于区域级理解和分割掩码生成。GranD数据集包含7.5百万个独特概念和810百万个带分割掩码的区域,通过自动化注释流程生成。该模型为计算机视觉任务提供高级像素分割能力。研究者可通过GitHub或Hugging Face获取模型,并参考相关论文和项目页面深入了解。
clip-ViT-B-32-vision - 图像分类与相似性搜索的简便工具
FastEmbedGithubHuggingfaceONNXimage-classification开源项目模型模型推理视觉相似搜索
clip-ViT-B-32模型的ONNX版本,支持图像分类和相似性搜索。利用FastEmbed库,用户能够快速处理图像嵌入,该模型在视觉任务中表现出色,适用于多种应用场景。
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