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mask2former-swin-large-cityscapes-panoptic

在图像分割任务中,Mask2Former模型以高效提升性能

该项目使用Mask2Former模型,整合多尺度变形注意力和掩码注意力机制,在实例、语义及全景分割任务中展现卓越性能。相比之前的MaskFormer,Mask2Former实现效果提升与计算简化,在Cityscapes全景分割任务中表现突出,充分展示了其在图像分割中的应用潜力。

superpoint_transformer - 高效3D场景语义和全景分割的超点变换器
3D全景分割3D语义分割GithubICCV 2023SuperClusterSuperpoint Transformer开源项目
Superpoint Transformer 是一种超点 transformer 架构,适用于大规模 3D 场景的语义分割。通过自注意机制和层次化超点结构,它能多尺度挖掘超点间关系,性能卓越。同时,SuperCluster 将全景分割任务转化为超点图聚类任务,能在单个 GPU 上处理大规模场景。项目亮点包括显著的SOTA表现、快速训练和预处理等。点击查看更多详情及项目更新。
SpA-Former-shadow-removal - Transformer模型实现高效图像去阴影
GithubIJCNN 2023SpA-FormerTransformer图像阴影去除开源项目注意力机制
SpA-Former是一种基于Transformer的图像去阴影模型,采用空间注意力机制提取阴影特征。在ISTD数据集上,该模型在PSNR、SSIM和RMSE指标方面表现出色。SpA-Former具有参数量少、计算效率高的特点,适用于实际场景的阴影去除。该研究已在IJCNN 2023会议发表,并开源了预训练模型和测试结果,便于研究者复现和对比。
upernet-swin-small - UperNet结合Swin Transformer实现精确语义分割
GithubHuggingfaceSwin TransformerUperNet场景理解开源项目模型视觉转换语义分割
UperNet结合Swin Transformer骨干网络,提供高效的语义分割解决方案,适用于多种视觉任务,实现每像素精确语义标签预测。
detr-resnet-50-panoptic - DETR模型:结合ResNet-50的端到端目标检测与全景分割
DETRGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型目标检测计算机视觉语义分割
DETR-ResNet-50是一种创新的目标检测模型,融合了Transformer和卷积神经网络技术。该模型在COCO数据集上训练,支持端到端的目标检测和全景分割。通过100个对象查询机制,DETR实现了高效准确的目标识别。在COCO 2017验证集上,模型展现出优秀性能:框AP为38.8,分割AP为31.1,全景质量(PQ)达43.4。这一模型为计算机视觉任务提供了新的解决方案。
segment-anything-2 - 新一代图像和视频分割基础模型
AI模型GithubSAM 2图像分割开源项目视频分割计算机视觉
SAM 2是Meta AI研发的图像和视频分割基础模型,扩展了SAM的功能。它采用transformer架构和流式内存,实现实时视频处理。通过模型循环数据引擎,研究团队构建了大规模视频分割数据集SA-V。SAM 2在多种视觉任务中展现出卓越性能,为计算机视觉领域带来新的可能。
mformer-care - 基于Transformers的多模态深度学习模型
GithubHuggingfacetransformers开源开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
mformer-care是一个基于Hugging Face Transformers库开发的开源项目,采用MIT许可证,支持英语语言处理。该项目利用Transformer架构实现多模态数据的处理与分析。
semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型
GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库
该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型,支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景,涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型,支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新,包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集,实现高效的语义分割。
MixFormer - 基于迭代混合注意力的端到端目标跟踪框架
GithubMixFormer开源项目注意力机制深度学习目标追踪计算机视觉
MixFormer是一种创新的端到端目标跟踪框架,采用目标-搜索混合注意力(MAM)骨干网络和角点头部结构,实现了无需显式集成模块的紧凑跟踪流程。这种无后处理方法在LaSOT、GOT-10K和TrackingNet等多个基准测试中表现卓越,并在VOT2020上取得0.584的EAO成绩。项目开源了代码、模型和原始结果,为目标跟踪研究领域提供了宝贵资源。
Depth-Anything-V2-Large - 单目深度估计新突破:高精度细节与高效性能的完美平衡
Depth Anything V2GithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计神经网络计算机视觉
Depth-Anything-V2-Large是一款基于大规模数据训练的单目深度估计模型。该模型通过595K合成标记图像和62M+真实未标记图像的训练,在细节精度和鲁棒性方面超越了前代版本。与基于SD的模型相比,它不仅更加高效和轻量,处理速度提升了10倍,还在预训练基础上展现出优秀的微调能力。这一模型为计算机视觉领域提供了性能卓越的深度估计解决方案。
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。
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