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cvt-13

融合CNN和ViT优势的创新图像分类模型

CvT-13是一款结合卷积神经网络(CNN)和视觉变换器(ViT)优势的图像分类模型。该模型在ImageNet-1k数据集上预训练,可处理224x224分辨率图像。CvT-13融合了CNN的局部特征提取和ViT的全局建模能力,在图像分类任务中表现出色。研究者可通过Hugging Face的transformers库轻松应用此模型于不同的图像分类项目中。

CAT - 创新图像恢复模型 强化远程特征建模
GithubTransformer卷积神经网络图像修复开源项目自注意力机制长程依赖
CAT是一种创新的图像恢复模型,采用矩形窗口自注意力机制扩大特征提取范围。模型通过水平和垂直矩形窗口并行聚合特征,实现窗口间交互。结合CNN的局部特性,CAT在全局-局部特征耦合方面表现出色。实验证实该方法在多种图像恢复任务中超越了现有技术水平。
keras-cv - 跨框架模块化计算机视觉工具集
GithubKerasKerasCV开源项目模型训练深度学习计算机视觉
keras-cv 是基于 Keras 3 的模块化计算机视觉库,兼容 TensorFlow、JAX 和 PyTorch。它为数据增强、分类、目标检测等视觉任务提供高级组件,支持跨框架迁移,并包含预训练模型。该库旨在帮助开发者高效构建生产级计算机视觉应用。
TransBTS - 使用Transformer实现多模态脑肿瘤医学图像分割
GithubTransBTSTransBTSV2Transformer多模态数据集开源项目脑肿瘤分割
TransBTS与TransBTSV2采用Transformer技术显著提升多模态脑肿瘤与医学图像体积分割的效率与准确性。项目包括详细的模型实现和相关文献,支持BraTS、LiTS、KiTS等医学图像数据集,并利用Python和Pytorch进行数据预处理、模型训练和测试,支持分布式训练。适用于需要高效精准医学图像分割解决方案的研究人员和工程师。
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+。
Transformer-in-Vision - 深入探索Transformer在计算机视觉领域的最新研究与资源
AI模型ChatGPTGithubTransformer-in-Vision多模态开源项目计算机视觉
本页面收录并介绍了最新的基于Transformer的计算机视觉研究和相关资源,内容涵盖机器人应用、视频生成、文本-图像检索、多模态预训练模型等领域。用户可访问开源代码和论文链接,如ChatGPT在机器人领域的应用、DIFFUSIONDB、LAION-5B、LAVIS、Imagen Video和Phenaki等。页面会不定期更新,提供Transformer在视觉领域应用的全面信息和资源汇总。
SiT - 可扩展插值变换器 融合流模型和扩散模型的图像生成新方法
GithubSiT图像生成开源项目机器学习深度学习生成模型
SiT项目开发了可扩展插值变换器,这是一种基于扩散变换器的生成模型。通过灵活连接分布,SiT实现了对动态传输生成模型的模块化研究。在条件ImageNet 256x256基准测试中,SiT以相同的骨架和参数超越了DiT,并通过优化扩散系数获得了2.06的FID-50K分数。项目提供PyTorch实现、预训练模型和训练脚本,推动了图像生成技术的进步。
Transformer-in-Computer-Vision - Transformer在计算机视觉中的最新研究汇总
GithubTransformer开源项目最新论文深度学习视觉算法计算机视觉
项目汇总了最新的基于Transformer的计算机视觉研究论文,涵盖了视频处理、图像分类、目标检测和异常检测等广泛应用场景。用户可点击链接查看具体类别的论文和代码。若发现遗漏研究,欢迎提交问题或请求。最新版本更新于2024年8月8日,为科研人员与开发者提供丰富资源。
cvat - 交互式视频和图像标注工具,支持数据驱动的AI开发
AI自动标注CVATDockerGithub开源项目数据标注工具计算机视觉
CVAT是一个计算机视觉的交互式视频和图像标注工具,被全球数万用户和企业广泛使用。提供免费在线版和自托管解决方案,支持Roboflow和HuggingFace集成。支持多种标注格式,并通过自动标注功能加速标注过程。企业用户可享受高级功能和专业支持服务。
hiera - 简洁高效的分层视觉Transformer模型
GithubHieraMAE预训练图像识别开源项目视觉Transformer视频识别
Hiera是一种分层视觉Transformer模型,在图像和视频任务中表现出色,同时保持高效推理。该模型简化了现有Transformer的复杂模块,并通过MAE预训练学习空间偏置,实现了简洁高效的架构。项目提供了模型库、推理示例和基准测试脚本,支持通过PyTorch Hub和Hugging Face Hub使用预训练模型。
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