QueryInst

简洁高效的实例分割策略

QueryInst 实例分割 mmdetection COCO数据集目标检测 Github 开源项目

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。

Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4 - 量化模型支持多分辨率视觉理解

GithubHuggingfaceQwen2-VL图像理解多模态开源项目模型视觉语言模型视频理解

Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4是一款量化视觉语言模型,支持多分辨率图像和20分钟以上视频理解。模型具备复杂推理能力,可应用于移动设备和机器人操作。支持多语言理解,包括欧洲语言、日语和韩语等。采用动态分辨率和多模态旋转位置嵌入技术,在视觉理解基准测试中表现出色。

FastSAM - 全景分割模型速度提升50倍且性能可比SAM

AI模型Fast Segment AnythingGithub图像分割开源项目深度学习计算机视觉

FastSAM是一款基于CNN的高效全景分割模型。仅使用SAM数据集2%的数据，就实现了与SAM相当的性能，同时运行速度提升50倍。支持一切模式、文本提示、框选和点选等多种交互方式。在边缘检测、目标检测等下游任务中，FastSAM展现出优异的零样本迁移能力，为计算机视觉研究开辟新方向。

Qwen2-VL-7B-Instruct - 多分辨率图像和长视频理解的视觉语言模型

GithubHuggingfaceQwen2-VL图像理解多模态开源项目模型视觉语言模型视频处理

Qwen2-VL-7B-Instruct是一个视觉语言模型，支持高分辨率图像和20分钟以上视频的理解。它在多个视觉理解基准测试中表现出色，具备复杂推理和决策能力。该模型可集成到移动设备和机器人中，实现基于视觉环境和文本指令的自动操作。此外，Qwen2-VL-7B-Instruct支持多语言，能理解图像中的多种语言文本。

oneformer_ade20k_swin_large - OneFormer 多任务通用图像分割模型

GithubHuggingfaceOneFormer全景分割图像分割实例分割开源项目模型语义分割

OneFormer是一个基于ADE20k数据集和Swin大型骨干网络训练的通用图像分割框架。它通过单一模型和单次训练，实现了语义、实例和全景分割多任务处理，性能超越现有专用模型。该模型采用任务令牌技术，实现了训练时的任务引导和推理时的任务动态适应。OneFormer为图像分割领域带来了新的解决方案，可应用于多种图像分割任务。

YOLOv8-multi-task - 轻量级神经网络实现实时多任务目标检测与分割

GithubYOLOv8多任务学习开源项目目标检测自动驾驶语义分割

YOLOv8-multi-task项目提出了一种轻量级神经网络模型，可同时执行目标检测、可行驶区域分割和车道线检测等多任务。该模型使用自适应拼接模块和通用分割头设计，在提高性能的同时保持高效率。实验表明，该模型在推理速度和可视化效果方面优于现有方法，适用于需要实时处理的多任务场景。

PicQuery - 支持自然语言的离线图像搜索工具

GithubPicQuery开源项目离线搜索自然语言搜索隐私保护高效索引

PicQuery是一款完全离线运行的图像搜索工具，可让用户用自然语言搜索本地图像，如“桌子上的笔记本电脑”或“海边的日落”。支持中英文搜索，无内购，并保证隐私安全。首次启动时需要等待索引完成，之后可在1秒内搜索8000多张照片。基于OpenAI的CLIP模型，通过向量比较提供高效准确的搜索结果。适用于Android设备，资源可通过Google Play或官方网站获取。

EVF-SAM - 基于早期视觉语言融合的文本引导图像分割模型

EVF-SAMGithubSAM模型图像分割开源项目视觉语言融合语义分割

EVF-SAM项目通过早期视觉语言融合技术扩展了SAM模型的能力，实现高精度的文本引导图像分割。该模型在T4 GPU上可在几秒内完成推理，计算效率高。最新版本基于SAM-2支持视频分割，展现了零样本文本引导视频分割能力。EVF-SAM在多个数据集上表现出色，为计算机视觉领域提供了新的解决方案。

inseq - 基于Pytorch的序列生成模型解释性分析工具

GithubInseqPytorch序列生成开源项目模型解释集成渐变

Inseq是一个基于Pytorch的可定制工具包，专为序列生成模型的后验可解释性分析设计。它支持多种特性归因方法，可高效分析单例或整套数据集的各类模型，包括GPT-2。Inseq支持在Jupyter Notebook、浏览器和命令行中进行可视化，并提供多种后处理和归因映射合并功能。

U-2-Net - 深度嵌套U结构助力显著对象精准检测

GithubU2-Net人像分割图像背景移除开源项目模型训练视觉应用

U-2-Net，一项荣获2020年模式识别最佳论文奖的创新技术，通过其深度嵌套U结构显著提升对象检测精准度。此技术广泛适用于图像处理、视频分析、背景移除及人像生成等领域，并提供丰富的开发资源助力应用的快速迭代。

InSPyReNet - 优化显著目标检测的高分辨率图像金字塔网络

GithubInSPyReNetPyTorch图像金字塔开源项目显著性目标检测高分辨率图像

本项目介绍了一种基于图像金字塔的显著目标检测框架，称为逆显著性金字塔重构网络（InSPyReNet）。该方法无需高分辨率数据集即可进行高分辨率预测，并通过多尺度的图像融合解决感受野差异问题。实验结果表明，InSPyReNet在多项显著目标检测指标和边界精度上优于现有方法。项目提供了PyTorch实现，支持多GPU训练，且在HuggingFace等平台上提供了Web演示和命令行工具。

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