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在图像分割任务中，Mask2Former模型以高效提升性能

Transformer Hugging Face 图像分割 Mask2Former 模型 Github Cityscapes 开源项目 Huggingface

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。

文档

flatformer - 优化点云变换器性能

3D目标检测FlatFormerGithubWaymo数据集开源项目点云transformer自注意力机制

FlatFormer是一种新型点云变换器算法，采用扁平化窗口注意力机制提高处理效率。在Waymo开放数据集上，它实现了领先的精度，并比现有方法快4.6倍。FlatFormer首次在边缘GPU上达到实时性能，为自动驾驶等对延迟敏感的应用开辟新途径。该算法通过平衡空间邻近性和计算规律性，减少了结构化和填充开销。

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。

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。

PersFormer_3DLane - PersFormer基于透视变换实现精确的3D车道线检测

3D车道线检测GithubOpenLane基准PersFormerPyTorch实现开源项目透视变换

PersFormer是一种创新的3D车道线检测模型，采用基于Transformer的模块生成BEV特征并参考相机参数。模型能同时进行2D和3D车道检测，提升特征一致性与多任务学习效果。PersFormer在OpenLane和Apollo 3D Lane Synthetic数据集上的表现优异，超越了多种现有方法，并提供简便的安装与评估说明以及详细的训练和测试指南，成为3D车道检测领域的重要进展。

swinv2-tiny-patch4-window8-256 - 基于分层特征图的轻量级视觉Transformer模型

GithubHuggingfaceImageNetSwin Transformer v2图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉

Swin Transformer V2是一个在ImageNet-1k数据集上预训练的视觉模型，采用分层特征图结构和局部窗口注意力机制，实现线性计算复杂度。模型整合了残差后归一化和余弦注意力等技术，在保持256x256分辨率输入的同时，提供了稳定的图像分类和特征提取能力。

FasterViT - 高效分层注意力的视觉transformer新突破

FasterViTGithub图像分类层级注意力机制开源项目目标检测视觉Transformer

FasterViT是一种创新的视觉transformer模型,采用分层注意力机制高效捕获短程和长程信息。在ImageNet分类任务中,FasterViT实现了精度和吞吐量的新平衡,无需额外训练数据即达到最先进水平。该项目提供多种预训练模型,适应不同计算资源和精度需求,支持任意分辨率输入,为目标检测、分割等下游任务提供灵活选择。

segformer_b3_clothes - SegFormer B3基于ATR数据集微调的服装和人体分割模型

GithubHuggingfaceSegFormer人体解析图像分割开源项目模型衣物识别语义分割

SegFormer B3 Clothes是基于ATR数据集微调的服装和人体分割模型，可识别18个类别，包括背景、帽子、头发等。模型平均准确率80%，平均IoU 69%，在背景、头发和人脸等关键类别表现尤为出色。适用于多种服装分析和一般人体分割任务。提供简单API接口和训练代码，便于快速集成应用或进一步优化。

pix2struct-large - 融合图像和文本的开创性AI预训练模型

GithubHuggingfacePix2Struct图像到文本模型多任务学习开源项目模型视觉语言理解预训练

Pix2Struct是一款突破性的图像到文本预训练模型，专注于视觉语言理解。其独特之处在于通过解析网页截图为简化HTML进行预训练，有效整合了OCR、语言建模和图像描述等关键技术。在文档、插图、用户界面和自然图像四大领域的九项任务评估中，Pix2Struct在六项中表现卓越，展现了其强大的通用性。这一创新模型为视觉语言相关任务奠定了坚实基础，可通过微调适应多样化的应用场景。

sam-vit-large - 高性能AI图像分割模型多种输入方式生成精确物体遮罩

GithubHuggingfaceSegment Anything Model图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉零样本学习

sam-vit-large是Segment Anything Model (SAM)的一个版本,由Facebook开发。这是一个先进的计算机视觉模型,可根据点、框等输入生成高精度物体遮罩。经过1100万图像和11亿遮罩的训练,该模型展现出优秀的零样本性能。它能自动生成图像中所有物体的遮罩,适用于多种图像分割任务,为计算机视觉研究提供了新的基础工具。

swin-base-patch4-window12-384 - 高效图像分类的Swin Transformer视觉模型

GithubHuggingfaceSwin Transformer图像分类层次特征图开源项目模型自注意力机制视觉转换器

Swin Transformer是一款视觉Transformer，通过使用层级特征图和移窗技术，进行高效图像分类。模型在ImageNet-1k数据集上以384x384分辨率训练，具备线性计算复杂度，使其适用于图像分类和密集识别任务。模型可用于原始图像分类，或者在模型集中寻找细化版本，适合处理计算密集型任务。

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