Project Icon

mask2former-swin-large-coco-instance

使用Swin骨干的高效图像分割Transformer模型

Mask2Former在COCO数据集上的实例分割中表现出色,采用Swin骨干网,通过掩码预测和标签分类统一处理多种分割任务。相比MaskFormer,其改进的多尺度变形注意力机制提升了性能,并且不增加计算量的情况下优化了训练效率。此模型可以用于实例分割,提供多种微调版本供不同需求使用。

mask2former-swin-small-coco-instance - 基于Transformer架构的统一图像分割框架
GithubHuggingfaceMask2Former图像分割开源项目机器视觉模型模型训练语义识别
Mask2Former是一个基于COCO数据集的图像分割模型,采用Swin-Small作为基础架构。通过统一的掩码预测方法实现实例、语义和全景分割功能。该模型创新性地结合多尺度可变形注意力机制和掩码注意力技术,优化了计算效率。采用子采样点损失计算策略,使训练过程更加高效。
mask2former-swin-large-coco-panoptic - 基于Transformer架构的高效图像分割模型
COCO数据集GithubHuggingfaceMask2Former图像分割开源项目模型深度学习视觉模型
Mask2Former-Swin-Large是一个基于COCO数据集训练的图像分割模型,通过多尺度可变形注意力和掩码注意力机制,实现了实例、语义和全景分割的统一处理。相比MaskFormer具有更高的性能和计算效率
mask2former-swin-tiny-coco-instance - Mask2Former模型:统一处理实例、语义和全景图像分割
GithubHuggingfaceMask2Former图像分割实例分割开源项目模型深度学习计算机视觉
Mask2Former是一个先进的图像分割模型,基于Swin骨干网络在COCO数据集上训练。它采用统一的方法处理实例、语义和全景分割任务,通过预测掩码和标签来完成分割。该模型引入多尺度可变形注意力Transformer和掩码注意力Transformer解码器,在性能和效率上超越了先前的MaskFormer模型。Mask2Former提供了简单的使用方法和代码示例,方便研究人员和开发者在图像分割领域进行应用和研究。
mask2former-swin-base-coco-panoptic - 多任务图像分割的先进模型
GithubHuggingfaceMask2Former图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉语义分割
Mask2Former-swin-base-coco-panoptic是一个基于COCO全景分割数据集训练的先进图像分割模型。它采用统一方法处理实例、语义和全景分割任务,通过预测掩码集合和对应标签实现多任务分割。该模型引入多尺度可变形注意力Transformer和masked attention等技术,在性能和效率上超越前代方法。Mask2Former为计算机视觉领域提供了versatile的图像分割解决方案,适用于多种分割场景。
mask2former-swin-large-ade-panoptic - 通用图像分割模型,提升性能和效率
ADE20kGithubHuggingfaceMask2FormerMaskFormer分割开源项目模型视觉
Mask2Former利用多尺度可变形注意力Transformer,提高图像分割性能与效率。其掩蔽注意力解码器在不增加计算负担的情况下提升表现,适用于实例、语义和全景分割。基于ADE20k全景分割数据集的训练研究,提供优化的分割方案。
mask2former-swin-large-ade-semantic - Mask2Former:统一架构实现多类型图像分割
GithubHuggingfaceMask2FormerTransformer图像分割开源项目模型计算机视觉语义分割
Mask2Former-Swin-Large-ADE-Semantic是一款先进的图像分割模型,基于Swin backbone构建并在ADE20k数据集上训练。该模型采用统一架构处理实例、语义和全景分割任务,通过预测掩码和标签集实现多类型分割。其核心优势在于采用改进的多尺度可变形注意力Transformer和掩码注意力Transformer解码器,在性能和效率方面均优于前代MaskFormer模型。Mask2Former适用于广泛的图像分割场景,能够提供精确的分割结果。
mask2former-swin-large-cityscapes-semantic - Mask2Former大型语义分割模型 适用多种图像分割任务
GithubHuggingfaceMask2Former图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉语义分割
Mask2Former是一款先进的语义分割模型,基于Swin骨干网络在Cityscapes数据集上训练。该模型采用统一的掩码预测方法,可同时处理实例、语义和全景分割任务。通过引入多尺度可变形注意力Transformer和带掩码注意力的Transformer解码器,Mask2Former在性能和效率上均超越了先前的最佳模型。它为研究人员和开发者提供了一个强大的工具,可用于各种图像分割应用。
mask2former-swin-large-mapillary-vistas-panoptic - Mask2Former:集实例、语义和全景分割于一体的图像分割模型
GithubHuggingfaceMask2Former图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉语义分割
Mask2Former是一个基于Swin主干网络的高级图像分割模型,在Mapillary Vistas数据集上训练用于全景分割。它通过预测掩码和标签集合,统一处理实例、语义和全景分割任务。该模型采用改进的Transformer架构和高效训练策略,性能和效率均优于先前的MaskFormer。Mask2Former为各类图像分割应用提供了强大支持,推动了计算机视觉技术的进步。
mask2former-swin-large-cityscapes-panoptic - 在图像分割任务中,Mask2Former模型以高效提升性能
CityscapesGithubHugging FaceHuggingfaceMask2FormerTransformer图像分割开源项目模型
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。
mask2former-swin-large-mapillary-vistas-semantic - Mask2Former模型整合多尺度变形和掩码注意力实现高效图像分割
GithubHuggingfaceMask2Former图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉语义分割
Mask2Former是基于Swin骨干网络的大型模型,针对Mapillary Vistas数据集进行语义分割训练。该模型采用统一方法处理实例、语义和全景分割任务,通过预测掩码集合及对应标签实现。结合多尺度变形注意力Transformer和掩码注意力机制,Mask2Former在性能和效率上均优于先前的SOTA模型MaskFormer。模型支持批量处理,输出类别和掩码查询逻辑,便于后续处理和结果可视化。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

稿定AI

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。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号