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Mask2Former模型:统一处理实例、语义和全景图像分割

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。

swinv2_tiny_window8_256.ms_in1k - Swin Transformer V2轻量级图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kSwin Transformer V2timm图像分类开源项目模型特征提取
swinv2_tiny_window8_256.ms_in1k是基于Swin Transformer V2架构的轻量级图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上预训练。该模型拥有2830万参数,6.0 GMACs计算量,支持256x256像素输入。它可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务,提供高效的视觉特征提取能力。研究人员和开发者可通过timm库轻松加载此预训练模型,应用于多种计算机视觉项目。
git-large-coco - 高级视觉与语言转换:大规模图像到文本模型
GITGithubHuggingface图像标注开源项目模型模型训练视觉视觉问答
GIT大型模型通过在COCO数据集上微调,实现图像到文本的转换,支持图像和视频字幕生成、视觉问答和图像分类等功能。该模型利用图像和文本令牌的结合,预测下一个文本令牌,并在多种视觉与语言应用场景中表现出色。
slimsam-77-uniform - Transformers.js中的ONNX模型兼容性和遮罩生成
GithubHuggingfaceJavaScript库ONNXTransformers.jsmask生成web应用开源项目模型
该开源项目利用ONNX权重,使Transformers.js库兼容,实现AI模型在网页上的遮罩生成。允许通过JavaScript轻松进行图像处理,支持从模型中加载图像和处理器,使用2D定位点生成遮罩并计算IoU分数。项目提供在线演示,方便用户体验实时图像分割,建议将模型转换为ONNX格式以便于网页使用。
muse-maskgit-pytorch - 基于掩码生成变压器的PyTorch文本到图像生成框架
AI绘图GithubMaskGitMusePyTorch图像生成开源项目
muse-maskgit-pytorch是一个实现Muse: Text-to-Image Generation via Masked Generative Transformers的开源项目。该框架集成了VQGanVAE和MaskGit模型,支持基础图像生成和超分辨率处理。项目提供了完整的训练和生成流程,包括VAE训练、基础MaskGit和超分辨率MaskGit的使用方法,为研究人员提供了探索文本到图像生成技术的工具。
mobilenet_v2_1.0_224 - 轻量级移动设备图像分类神经网络MobileNet V2
GithubHuggingfaceImageNetMobileNet V2图像分类开源项目模型神经网络计算机视觉
MobileNet V2是一款针对移动设备优化的图像分类神经网络模型,在ImageNet-1k数据集上进行预训练。该模型以低延迟和低功耗著称,适用于资源受限的环境。MobileNet V2支持多种分辨率和深度配置,在模型大小、推理速度和准确性之间实现了良好平衡。除图像分类外,它还可应用于目标检测、特征嵌入和图像分割等计算机视觉任务,为移动端应用提供了versatile的解决方案。
X-Decoder - 像素、图像和语言的统一解码模型
GithubX-Decoder图像分割多任务学习开放词汇分割开源项目计算机视觉
X-Decoder是一个通用解码模型,可生成像素级分割和标记级文本。该模型在多个数据集上实现了开放词汇分割和指代分割的最佳结果,在分割和视觉语言任务上表现出色。X-Decoder支持语义、实例和全景分割,以及图像描述、图像-文本检索等多种任务。此外,它还能进行区域检索、指代描述、图像编辑等零样本任务组合。
Pytorch-Medical-Segmentation - 基于PyTorch的医学图像分割框架 支持2D和3D多模态分析
GithubPytorch医学图像分割开源项目深度学习神经网络
Pytorch-Medical-Segmentation是一个开源医学图像分割框架,支持2D和3D多模态分析。该项目集成多种先进算法,兼容主流医学影像格式,提供灵活配置选项。内置训练推理流程和评估指标,便于研究人员和开发者快速实现各类医学图像分割任务。
segment-anything-fast - 高性能图像分割模型加速框架
AI模型加速GithubPyTorchSegment Anything图像分割开源项目推理优化
segment-anything-fast是基于Facebook's segment-anything的优化版本,专注于提高图像分割模型的性能。通过整合bfloat16、torch.compile和自定义Triton内核等技术,该项目显著提升了模型推理速度。它支持多种优化方法,如动态int8对称量化和2:4稀疏格式,同时保持了简单的安装和使用流程。这使得开发者能够轻松替换原始segment-anything,实现更高效的图像分割。该优化框架适用于需要实时或大规模图像分割处理的应用,如自动驾驶、医疗影像分析或视频编辑等领域,可显著提高处理效率和资源利用率。
SAM-Med2D - 医学图像分割新突破 SAM-Med2D模型
GithubSAM-Med2D医学图像分割开源项目数据集模型训练模型评估
SAM-Med2D是基于Segment Anything Model的医学图像分割模型,在包含4.6M图像和19.7M掩码的大规模数据集上进行微调。该项目涵盖10种医学数据模态、4种解剖结构和病变,以及31个主要人体器官。SAM-Med2D在多个测试集上表现优秀,尤其在点提示和边界框提示方面效果显著,为医学图像分割领域提供了新的解决方案。
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