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QueryInst

简洁高效的实例分割策略

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。

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。
mmdetection - MMDetection:基于PyTorch的高效目标检测工具箱
GithubMM-Grounding-DINOMMDetectionOpenMMLabPyTorchRTMDet开源项目
MMDetection是一款专为目标检测、实例分割和全景分割任务设计的工具箱,采用模块化设计,支持多种检测任务,具备高效GPU运算能力。其性能与其他顶级代码库相媲美,且不断保持前沿。结合COCO挑战赛冠军经验,MMDetection提供先进的检测结果,并与MMEngine和MMCV无缝整合,进一步提升研究和应用效果。最新的RTMDet模型在参数-准确率优化及实时实例分割和旋转目标检测上表现出色。
Segment-Anything-CLIP - 整合Segment-Anything与CLIP的图像分析框架
CLIPGithubsegment-anything人工智能图像分割开源项目计算机视觉
项目通过结合Segment-Anything的分割能力和CLIP的识别功能,构建了一个高效的图像分析框架。系统可自动生成多个分割掩码,并对每个掩码区域进行分类。这种创新方法不仅提高了图像分析的精度,还为计算机视觉领域的研究和应用开辟了新途径。
InstructCV - 自然语言指令引导的多任务计算机视觉模型
GithubInstructCV开源项目文本到图像生成深度学习生成扩散模型计算机视觉
InstructCV 项目通过指令调优的文本到图像扩散模型,简化了计算机视觉任务的执行方式。该项目将多个计算机视觉任务转化为文本描述的图像生成问题,并使用涵盖分割、物体检测、深度估计和分类等任务的数据集进行训练。利用大型语言模型生成任务提示,该模型从生成模型转变为指令引导的多任务视觉学习者。项目实现了多种环境配置,包括在Huggingface Spaces的Gradio演示和Google Colab的运行示例,并支持PyTorch 1.5+。
autodistill - 使用大型、较慢的基础模型来训练小型、较快的监督模型,通过自动标注实现模型训练全程无需人工干预,支持对象检测和实例分割任务
AutodistillGithubRoboflowinstance segmentationmachine learningobject detection开源项目
Autodistill利用大型基础模型训练小型快速监督模型,通过自动标注实现模型训练全程无需人工干预,支持对象检测和实例分割任务,并计划扩展至语言模型。可在本地硬件或云端运行,通过插件接口连接基础和目标模型插件,减少依赖和许可证冲突,确保高效便捷的模型训练与部署。
MaskDINO - 统一的Transformer架构革新目标检测与分割任务
GithubMask DINOtransformer图像分割开源项目深度学习目标检测
MaskDINO项目提出统一的Transformer架构,整合目标检测、全景分割、实例分割和语义分割任务。该架构实现检测与分割的协同,并在COCO、ADE20K和Cityscapes等主要数据集上取得领先成果。在相同条件下,MaskDINO的性能超越了现有方法,展现出在视觉任务中的卓越潜力。
clipseg-rd64-refined - 基于文本和图像提示的先进图像分割策略
CLIPSegGithubHuggingface一样本学习图像分割复杂卷积开源项目模型零样本学习
该模型引入先进的复杂卷积技术,支持零样本和单样本图像分割。结合文本与图像提示,该模型在图像分析中提供高效且准确的分割性能。
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。
AdelaiDet - 多任务实例级识别开源工具包
AdelaiDetGithub实例分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉
AdelaiDet是基于Detectron2的开源工具包,实现了FCOS、BlendMask、MEInst、ABCNet等多种实例级识别算法。它为目标检测、实例分割、场景文本识别等任务提供高性能解决方案,包含预训练模型和训练接口,便于研究和开发。
DIS - 高精度二值图像分割方法,优化模型与即将发布的V2.0数据集
DIS datasetDichotomous Image SegmentationECCV 2022GithubIS-NetU2-Net开源项目
简要介绍高精度二值图像分割(DIS)任务的新进展,包括ECCV 2022接受的论文、DIS5K数据集V1.0和即将发布的V2.0版本。DIS任务应用于3D建模、图像编辑、艺术设计、静态图像动画和增强现实等领域。目前发布的为学术版本模型,用户可通过链接下载预训练权重进行推理。优化模型和更全面的数据集即将发布,敬请关注。
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