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使用Swin骨干的高效图像分割Transformer模型

图像分割 Github 模型开源项目 COCO Mask2Former Huggingface 语义分割实例分割

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。

文档

segformer-b5-finetuned-cityscapes-1024-1024 - SegFormer-b5模型在CityScapes数据集上微调的语义分割应用

GithubHuggingfaceSegFormerTransformer图像处理开源项目模型深度学习语义分割

SegFormer-b5是一个在CityScapes数据集上微调的语义分割模型。它结合层次化Transformer编码器和轻量级MLP解码头，在1024x1024分辨率下展现优秀性能。该模型经ImageNet-1k预训练后，通过添加解码头并在特定数据集微调，可应用于自动驾驶场景理解等多种语义分割任务。

poolformer - 视觉任务中MetaFormer架构的应用及其效能

CVPR 2022GithubMetaFormerPoolFormerTransformer图像分类开源项目

该项目展示了MetaFormer架构在视觉任务中的应用，特别通过简单的池化操作实现token混合。研究证实，基于这种方法的PoolFormer模型在ImageNet-1K验证集上表现优于DeiT和ResMLP。此外，后续工作介绍了IdentityFormer、RandFormer等MetaFormer基线模型。本项目证明了Transformer模型的竞争力主要来源于其通用架构MetaFormer，而非特定的token混合器。

MixFormerV2 - 高效全Transformer跟踪模型实现CPU实时运行

GithubMixFormerV2Transformer开源项目模型蒸馏目标跟踪神经网络

MixFormerV2是一个统一的全Transformer跟踪模型，无需密集卷积操作和复杂评分预测模块。该模型提出四个关键预测token，有效捕捉目标模板与搜索区域的相关性。项目还引入新型蒸馏模型压缩方法，包括密集到稀疏和深层到浅层两个阶段。MixFormerV2在LaSOT和TNL2k等多个基准测试中表现优异，分别达到70.6%和57.4%的AUC，同时在GPU上保持165fps的推理速度。值得注意的是，MixFormerV2-S是首个在CPU上实现实时运行的基于Transformer的单流跟踪器。

sam2-hiera-large - 基于深度学习的高性能图像分割模型

GithubHuggingfaceSAM2图像分割开源项目掩码生成模型模型推理自动掩码生成

SAM2-Hiera-large是Meta公司开发的SAM2模型大型变体，专注于图像分割任务。该模型支持基于边界框的预测和自动掩码生成，可用于处理图像和视频对象分割。开发者可通过Python接口调用模型，实现高效的分割效果。项目提供了详细的使用示例和丰富的资源，方便用户深入了解和应用SAM2技术。

mit-b1 - SegFormer分层Transformer编码器用于语义分割

GithubHuggingfaceSegFormerTransformer图像分割开源项目机器学习模型语义分割

mit-b1是SegFormer模型的预训练编码器，采用分层Transformer结构，在ImageNet-1k数据集上完成预训练。该模型主要用于语义分割任务的微调，可通过添加轻量级全MLP解码头实现。mit-b1在ADE20K和Cityscapes等基准测试中表现优异，为语义分割提供了高效的特征提取能力，适用于多种下游任务。

segformer_b2_clothes - SegFormer B2服装和人体语义分割模型

GithubHuggingfaceSegFormer人体分割图像分割开源项目模型衣物分割语义分割

这个开源项目利用SegFormer B2模型在ATR数据集上进行微调，实现了服装和人体分割功能。模型可识别17个语义类别，包括背景、服饰部件和身体部位。评估显示模型平均IoU为0.69，在多数类别中表现良好。项目还提供了简洁的示例代码，便于研究人员和开发者在实际应用中快速部署。

swinv2-tiny-patch4-window16-256 - Swin Transformer v2：分层特征图构建的高效视觉模型

GithubHuggingfaceSwin Transformer v2图像分类开源项目模型深度学习神经网络计算机视觉

Swin Transformer v2是一种改进的视觉模型，通过合并图像块构建分层特征图，适用于图像分类和密集识别任务。它采用局部窗口自注意力机制，实现了线性计算复杂度。模型引入残差后归一化、余弦注意力和对数间隔连续位置偏置等技术，提升训练稳定性和迁移能力。同时，利用SimMIM自监督预训练方法减少了对大量标记图像的依赖。

mit-b0 - 轻量级视觉Transformer用于语义分割

GithubHuggingfaceSegFormerTransformer图像处理开源项目模型深度学习语义分割

mit-b0是SegFormer系列中的轻量级模型，采用分层Transformer编码器架构，在ImageNet-1k数据集上预训练。这个模型专为语义分割任务设计，结合了Transformer的特征提取能力和轻量级MLP解码头。mit-b0在ADE20K等基准测试中表现出色，为研究人员提供了一个可靠的预训练基础，可在特定数据集上进行进一步微调和优化。

upernet-swin-large - Swin Transformer 与 UperNet 结合的语义分割方法

GithubHuggingfaceSwin TransformerUperNet开源项目模型特征金字塔网络视觉语义分割

UperNet 利用 Swin Transformer 大型网络进行语义分割，框架包含组件如主干网络、特征金字塔网络及金字塔池模块。可与各种视觉主干结合使用，对每个像素预测语义标签，适合语义分割任务，并可在 Hugging Face 平台找到特定任务的优化版本。通过 Swin Transformer 与 UperNet 的结合，用户可在场景理解中实现精确的语义分割。

QFormer - 四边形注意力机制提升视觉Transformer性能

GithubVision Transformer图像分类开源项目注意力机制目标检测计算机视觉

QFormer是一种创新的视觉Transformer模型，采用四边形注意力机制替代传统窗口注意力。该模型通过可学习的四边形回归模块，将默认窗口转换为目标四边形进行计算，从而更好地建模不同形状和方向的目标。在图像分类、目标检测、语义分割和人体姿态估计等多项视觉任务中，QFormer在保持低计算成本的同时，性能显著优于现有的视觉Transformer模型。

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