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HRDA

突破性多分辨率域适应语义分割方法

HRDA语义分割域适应高分辨率多尺度Github开源项目

HRDA是一种创新的多分辨率训练方法，用于无监督域适应的语义分割。它结合高分辨率裁剪保留细节和低分辨率裁剪捕获长程上下文，同时控制GPU内存占用。HRDA在多个基准测试中显著超越现有方法，并可扩展至域泛化。这种方法为自动驾驶等实际应用中的域适应问题提供新思路，推动了计算机视觉技术在复杂场景下的应用。

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介绍相关项目
LLaVA-HR - 混合分辨率适应技术助力多模态大模型
GithubLLaVA-HR多模态大语言模型开源项目视觉语言任务高分辨率
LLaVA-HR是一个采用混合分辨率适应技术的多模态大语言模型。它支持1536x1536的高分辨率图像输入,提高了细粒度视觉语言任务的性能。该模型在保持与LLaVA-1.5相近训练成本的同时,在多个基准测试中表现出色。LLaVA-HR为研究社区提供了一个新的基线,展示了混合分辨率适应方法在提升多模态模型性能方面的潜力。
SeeSR - 基于语义感知的实景图像超分辨率方法
GithubSeeSR图像超分辨率开源项目扩散模型真实世界图像语义感知
SeeSR是一种新型语义感知实景图像超分辨率技术，结合稳定扩散模型和语义信息提升低分辨率图像质量。该方法已被CVPR2024接收并在GitHub开源。SeeSR可处理多种场景图像，并支持快速推理。项目提供预训练模型、测试数据集和使用说明，便于研究和应用。此外，项目还包含DAPE和SeeSR模型的训练指南，以及用于生成训练数据的工具。SeeSR采用tiled vae方法节省GPU内存，并提供Gradio演示界面。该技术在多个真实世界图像数据集上展现出优异性能。
DAFormer - 提升域适应语义分割的网络架构与训练策略
DAFormerGithubTransformer域自适应语义分割开源项目网络架构语义分割
通过Transformer编码器和多级上下文感知特征融合解码器，显著提升域适应语义分割性能。DAFormer使用稀有类采样、ImageNet特征距离和学习率预热等策略，提升GTA→Cityscapes和Synthia→Cityscapes的分割效果，并扩展至域泛化领域。在多个UDA基准上，DAFormer显著超越了前沿方法，成为领域推广和不受目标图像限制的语义分割任务中新的性能标杆。
SePiCo - 基于语义引导像素对比的域自适应语义分割方法
GithubSePiCo像素对比域适应开源项目深度学习语义分割
SePiCo是一种创新的域适应语义分割框架，通过语义引导的像素对比学习促进跨域像素嵌入空间的类别判别和平衡。该方法在多个域适应任务中显著提升了性能，包括GTAV到Cityscapes、SYNTHIA到Cityscapes和Cityscapes到Dark Zurich。SePiCo的突出表现使其被选为ESI高被引论文，展现了其在计算机视觉领域的重要影响。
DeSRA - GAN超分辨率模型伪影智能检测与消除
DeSRAGANGithub人工智能图像处理开源项目超分辨率
DeSRA项目开发了创新方法，用于检测和消除GAN实际场景超分辨率模型中的伪影。该方法能高效识别伪影区域，通过微调策略消除同类伪影，只需少量样本即可。这一技术突破缩小了超分辨率算法在实际应用中的差距，为图像质量提升开辟了新途径。
MIC - 基于遮蔽图像一致性的域自适应方法
GithubMIC图像分类域适应开源项目目标检测语义分割
MIC（Masked Image Consistency）是一种新型无监督域自适应方法，通过学习目标域的空间上下文关系来提高视觉识别性能。该方法对遮蔽目标图像的预测与完整图像的伪标签保持一致性，使网络能够从上下文推断遮蔽区域的内容。MIC适用于图像分类、语义分割和目标检测等多个视觉任务，在合成到真实、白天到夜间、晴朗到恶劣天气等场景的域自适应中取得了显著的性能提升。
MagNet - 多尺度语义分割框架提升图像精度
GithubMagNet卷积神经网络多尺度框架开源项目语义分割高分辨率数据集
MagNet是一种多尺度语义分割框架,采用多阶段处理方法解决高分辨率图像中的局部歧义问题。每个处理阶段对应一个放大级别,实现从粗到细的信息传播。在城市景观、航拍场景和医学图像等高分辨率数据集上的实验显示,MagNet的性能显著超越现有方法,为高分辨率图像的精确语义分割提供了新的技术方案。
semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型
GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库
该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型，支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景，涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型，支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新，包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集，实现高效的语义分割。
RGBD-semantic-segmentation - RGB-D语义分割技术发展综述及性能评估
GithubRGBD语义分割开源项目性能对比数据集深度学习评估指标
本项目汇总了RGB-D语义分割领域的最新研究成果,提供详尽的论文列表和性能对比。涵盖NYUDv2等主流数据集的基准结果,包括像素精度、平均精度、mIoU等关键指标。通过定期更新反映该领域最新进展,为计算机视觉研究人员提供全面的参考资源。项目内容还包括数据集介绍、评估指标说明和详细的性能对比表格,全面呈现RGB-D语义分割技术的发展脉络。对于想深入了解该领域的研究人员和工程师而言,这是一个高价值的信息聚合平台。
image-super-resolution - Keras实现的高质量图像超分辨率，支持多种网络结构和训练脚本
GANGithubImage Super-ResolutionKerasPSNRResidual Dense Networks开源项目
本项目旨在通过实现多种残差密集网络（RDN）和残差在残差密集网络（RRDN）来提升低分辨率图像的质量，并支持Keras框架。项目提供了预训练模型、训练脚本以及用于云端训练的Docker脚本。适用于图像超分辨率处理，兼容Python 3.6，开源并欢迎贡献。
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