x-unet

集成高效注意力机制的先进U-Net框架

U-Net 深度学习图像分割神经网络计算机视觉 Github 开源项目

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。

Github

介绍相关项目

diffseg - 基于稳定扩散的零样本图像分割方法

DiffSegGithubStable Diffusion开源项目无监督学习注意力机制零样本分割

DiffSeg是一种利用稳定扩散模型注意力信息的无监督零样本图像分割方法。这个开源项目实现了DiffSeg算法，并提供环境设置指南、运行说明和基准测试。DiffSeg在CoCo-Stuff-27和Cityscapes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。特别适合研究无监督学习和零样本学习的专业人士，以及需要高效、灵活图像分割方案的研究人员和开发者。

AttentionDeepMIL - 深度多实例学习的注意力机制算法实现

GithubMNISTPyTorch多实例学习开源项目注意力机制深度学习

AttentionDeepMIL是一个开源的深度多实例学习算法项目，基于PyTorch框架实现。它在LeNet-5模型基础上创新性地添加了注意力机制的MIL池化层，适用于图像分类等多实例学习任务。该项目提供完整的实验环境，包括MNIST-BAGS数据集处理、模型架构和训练脚本，支持CPU和GPU运行。此外，AttentionDeepMIL还展示了在医学图像分析领域的应用潜力，包括对乳腺癌和结肠癌组织病理学数据集的实验支持。

DenseNet - DenseNet高效内存卷积网络

CIFAR-10CVPR 2017DenseNetGithubImageNet开源项目模型

DenseNet通过每层与其他层的直接连接，提升图像识别准确性并减少参数和计算量。最新版本内存效率更高，支持CIFAR和ImageNet数据集，提供PyTorch、TensorFlow、Keras等深度学习框架的实现代码，适合研究和应用。

nnDetection - 自适应医学目标检测框架

GithubnnDetection医学目标检测开源项目深度学习自动配置计算机辅助诊断

nnDetection是一个自适应医学目标检测框架,能够自动配置以适应不同医学检测任务。该框架在ADAM和LUNA16等公共基准测试中展现出与顶尖方法相当或更优的性能。项目支持Docker容器和本地安装,提供多个医学数据集的处理指南,便于复现实验结果和集成新数据集。nnDetection为医学目标检测研究提供了标准化接口和自动化工作流程。

unilm - Unilm项目实现跨任务、语言和模态的大规模自监督预训练

Foundation ModelsGithubLarge-scaleMulti-modalTorchScale开源项目预训练

Unilm项目跨越100多种语言及包括语言、视觉、语音及其交互的多种模态，专注于基础模型和普适AI的研究。该项目已开发多种新型架构如DeepNet、Magneto，并通过稳定高效的训练方法增强模型的通用性和能力。此外，项目已发布关键技术如E5、BEiT-3，涵盖自然语言处理、机器翻译、文档AI及多模态AI等领域，为AI技术的前沿发展和实际应用做出了显著进展。

UPR-Net - 创新的轻量级视频帧插值网络

GithubUPR-Net光流估计开源项目深度学习视频插帧金字塔递归网络

UPR-Net是一种创新的统一金字塔递归网络，用于视频帧插值。该网络采用轻量级递归模块进行双向光流估计和中间帧合成，通过金字塔框架实现迭代细化。尽管参数量仅为1.7M，UPR-Net在多个基准测试中表现出色，特别是在大运动场景下效果显著。项目提供完整的模型训练、测试和评估实现，包括在Vimeo90K、UCF101、SNU-FILM和4K1000FPS等数据集上的评估结果。

hover_net - 病理图像中细胞核分割与分类的深度学习模型

GithubHoVer-Net图像分析开源项目深度学习病理学细胞核分割

HoVer-Net是一种用于病理图像细胞核分割和分类的深度学习模型。该模型通过计算细胞核像素到质心的距离来分离聚集细胞，并利用上采样分支进行细胞核类型分类。项目提供PyTorch实现，支持模型训练、图像处理和全幻灯片分析，并包含多个预训练权重。HoVer-Net在细胞核分析任务中表现出色，为数字病理学研究提供了重要工具。

CrossFormer - 融合跨尺度注意力的高效视觉Transformer

CrossFormer++Github图像分类开源项目目标检测视觉Transformer跨尺度注意力

CrossFormer++是一种创新的视觉Transformer模型，通过跨尺度注意力机制解决了不同尺度对象特征间建立关联的问题。该模型引入跨尺度嵌入层和长短距离注意力等设计，并采用渐进式分组策略和激活冷却层来平衡性能与计算效率。在图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务中表现优异，尤其在密集预测任务中效果显著。CrossFormer++为计算机视觉领域提供了一种灵活高效的新型架构。

detectron2 - Facebook开源的高性能目标检测和图像分割框架

Detectron2Github图像分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉

Detectron2是Facebook AI Research开发的开源计算机视觉库，提供先进的目标检测和图像分割算法。它支持全景分割、Densepose和级联R-CNN等功能，可用于研究项目和生产应用。该库训练速度快，支持模型导出，并提供大量预训练模型。Detectron2为研究人员和开发者提供了强大而灵活的工具，推动计算机视觉技术的发展和应用。

Mask3D - 改进3D语义实例分割方法，兼容多种数据集

3D实例分割GithubICRA 2023Mask3DPyTorchScanNet开源项目

Mask3D是一个提升3D语义实例分割的开源项目，支持ScanNet、ScanNet200、S3DIS和STPLS3D数据集。项目集成了PyTorch、PyTorch Lightning和Hydra工具，提供高效的架构和训练流程，包括数据预处理、模型训练与测试。此外，Mask3D在多个挑战中表现优异，包括在ECCV 2022的Urban3D挑战中获得第二名。

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