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x-unet

集成高效注意力机制的先进U-Net框架

x-unet是一个基于U-Net架构的开源项目,融合了高效注意力机制和最新研究成果。支持2D和3D图像处理,提供嵌套U-Net深度和上采样特征图合并等灵活配置。适用于生物医学图像分割和显著对象检测等任务,是一个功能强大的深度学习工具。

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。
UniDepth - 单目深度测量的通用算法,兼容多种数据集
CVPR 2024GithubHugging FacePython包UniDepth开源项目深度估计
UniDepth项目提出了通用的单目深度测量方法,支持多个数据集如NYUv2、KITTI和SUN-RGBD。通过训练模型,该方法可直接从RGB图像生成深度和内参预测,无需预先深度数据。其高精度、低延迟的推理能力在多个基准测试中表现优秀。支持多种输入形状和比例,适合机器人视觉和自动驾驶等应用。
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。
X-AnyLabeling - 图像处理与多模型支持的标注工具
GithubX-AnyLabeling人工智能标注图像识别开源项目模型支持视频处理
X-AnyLabeling是一个集合先进模型技术的强大标注工具,集成AI推理引擎,支持图像与视频处理。该工具支持单帧与批量预测,适用于分类、检测、分割和OCR等视觉任务,兼容多种标注样式与主流标签格式。通过使用GPU加速推理,X-AnyLabeling 保证高效率和高精度的处理性能,突出其技术优势。
urban_seg - 针对初学者的遥感图片语义分割项目
Githubunicom模型urban_seg多GPU训练开源项目语义分割遥感图片
一个针对初学者的遥感图片语义分割项目,使用在4亿张图片上预训练的unicom模型。该模型在遥感分割中表现出色,仅需4张图片训练即可取得良好效果。提供简单的单GPU和多GPU训练代码,帮助快速上手并提升性能。
UltraDet - 提高乳腺超声病变检测准确率
GithubUltraDet假阳性抑制实时推理开源项目视频目标检测超声检测
UltraDet是一种新型乳腺超声病变检测方法,在保持0.90召回率的同时将假阳性率降低约50%。该项目为CVA-Net数据集提供高质量边界框标注,并已被MICCAI 2023会议录用。UltraDet利用前帧的负时间上下文信息,在保持实时性能的基础上显著提升检测准确度。这一创新方法为超声影像诊断提供了更精确的辅助工具。
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。
UniRepLKNet - 统一架构的大核卷积网络,提升多模态识别与时间序列预测精度
GithubUniRepLKNet图像识别多模态识别大核卷积开源项目时间序列
UniRepLKNet项目提出了一个适用于图像、音频、视频、点云和时间序列的大核卷积网络统一架构。通过提供四个设计大核卷积网络的架构指南,显著提升了多模态数据的识别性能。特别是在全球温度和风速预测等挑战性的时间序列预测任务中,UniRepLKNet表现优异,超过了现有系统。这一项目不仅重振了卷积神经网络在传统领域的表现,还展示了其在新兴领域的广泛应用潜力。
ml-mdm - 开源框架实现高分辨率文本到图像生成模型
GithubMatryoshka Diffusion Models开源项目文本到图像生成深度学习神经网络模型高分辨率图像合成
ml_mdm是一个Python开源项目,实现了Matryoshka扩散模型技术用于文本到图像生成。该框架支持训练单个像素空间模型生成高达1024x1024分辨率的图像,开源了U-Net和嵌套U-Net的实现。项目提供预训练模型、Web演示和CC12M数据集上的训练教程,为高分辨率图像和视频合成提供完整解决方案。
UniTR - 多模态变换器网络推动3D感知进展
3D感知BEV分割GithubUniTR多模态转换器开源项目目标检测
UniTR是一种新型统一多模态变换器网络,用于3D感知任务。它通过共享权重处理相机和激光雷达等多传感器数据,实现高效多模态融合。在nuScenes数据集上,UniTR在3D目标检测和BEV地图分割任务中均达到最新水平,且降低推理延迟。该研究为提升自动驾驶系统的感知能力提供了新思路。
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