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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。

swin-tiny-patch4-window7-224 - 层级结构的视觉Transformer模型
GithubHuggingfaceSwin Transformer图像分类开源项目机器学习模型神经网络计算机视觉
Swin Transformer模型通过层级特征图和局部注意力机制实现线性计算复杂度。在ImageNet-1k数据集上以224x224分辨率训练后,可作为图像分类和密集识别任务的骨干网络。采用shifted windows技术平衡效率与性能,适用于图像分类或特定任务微调。
deformable-detr - 使用ResNet-50骨干网络实现的Deformable DETR目标检测模型
COCO 2017Deformable DETRGithubHuggingfaceHungarian算法卷积神经网络开源项目模型物体检测
Deformable DETR模型依托ResNet-50骨干网络,实现了高效的端到端目标检测。通过变形Transformer机制,它能够有效处理并识别图像中的复杂对象。此模型在COCO 2017数据集上经过充分训练,采用目标查询匹配和双重损失优化技术,显著提高了检测精度。适用于高效目标检测场景。
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。
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。
QueryInst - 简洁高效的实例分割策略
COCO数据集GithubQueryInstmmdetection实例分割开源项目目标检测
QueryInst是一种由动态掩码头并行监督驱动的查询实例分割方法,在准确性和速度上具有显著优势。该项目涵盖对象检测、实例分割和视频实例分割等多种实例级别识别任务,并提供详细的功能介绍和模型训练指导。目前本项目仍在积极开发中,计划扩展至更多实例级别识别任务。
visformer_small.in1k - 视觉友好型Transformer图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kVisformertimm图像分类开源项目模型深度学习模型
visformer_small.in1k是基于Visformer架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用视觉友好的Transformer设计,平衡了高效性和分类性能。它具有4020万参数,处理224x224尺寸图像,可用于分类任务和特征提取。研究者可通过timm库轻松使用此预训练模型进行图像分析和嵌入生成。
TransMorph_Transformer_for_Medical_Image_Registration - 基于Transformer的无监督医学图像配准方法
GithubPyTorchTransMorphTransformer医学影像配准开源项目深度学习
TransMorph是一个利用Transformer架构进行无监督医学图像配准的开源项目,结合了Vision Transformer和Swin Transformer技术。提供多个模型变体和多种损失函数,支持单模态和多模态配准,公开了训练脚本和预训练模型,并在MICCAI 2021 L2R挑战中表现出色。
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。
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。
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。
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