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flatformer

优化点云变换器性能

FlatFormer是一种新型点云变换器算法,采用扁平化窗口注意力机制提高处理效率。在Waymo开放数据集上,它实现了领先的精度,并比现有方法快4.6倍。FlatFormer首次在边缘GPU上达到实时性能,为自动驾驶等对延迟敏感的应用开辟新途径。该算法通过平衡空间邻近性和计算规律性,减少了结构化和填充开销。

MP-Former - 基于mask-piloted机制的先进图像分割模型
CVPR 2023GithubMP-FormerMask2FormerTransformer图像分割开源项目
MP-Former是一种新型图像分割transformer模型,采用mask-piloted机制改进分割效果。项目包含训练和评估代码,适用于实例分割和全景分割任务。基于Mask2Former架构开发,在COCO数据集上展现出良好性能。项目提供了复现论文实验的脚本,为计算机视觉研究提供参考实现。MP-Former在CVPR 2023上发表,提供了no noise和all-layer MP训练设置,12轮训练后在实例分割任务上达到40.15 AP。项目代码开源,安装过程与Mask2Former相同,便于研究者快速上手和进行进一步探索。
SimpleView - 高效点云形状分类的新基线方法
3D模型GithubSimpleView开源项目机器学习深度学习点云分类
SimpleView项目重新审视点云形状分类问题,提出基于多视图的简单高效方法。在ModelNet40和ScanObjectNN等标准3D点云数据集上实现最先进性能,为点云处理和机器学习研究提供新基准。项目开源代码和模型,便于复现和进一步研究。
MixFormer - 基于迭代混合注意力的端到端目标跟踪框架
GithubMixFormer开源项目注意力机制深度学习目标追踪计算机视觉
MixFormer是一种创新的端到端目标跟踪框架,采用目标-搜索混合注意力(MAM)骨干网络和角点头部结构,实现了无需显式集成模块的紧凑跟踪流程。这种无后处理方法在LaSOT、GOT-10K和TrackingNet等多个基准测试中表现卓越,并在VOT2020上取得0.584的EAO成绩。项目开源了代码、模型和原始结果,为目标跟踪研究领域提供了宝贵资源。
segformer-b1-finetuned-cityscapes-1024-1024 - SegFormer模型在语义分割中的高效应用
CityscapesGithubHugging FaceHuggingfaceSegFormerTransformer图像分割开源项目模型
SegFormer模型在CityScapes数据集上进行了微调,使用Transformer结构和轻量级MLP解码头实现高效的图像语义分割。适用于图像分割领域的研究者和开发者,可通过Python代码轻松使用。该模型支持高分辨率图像处理,展示了Transformer的潜力。
mask2former-swin-large-ade-panoptic - 通用图像分割模型,提升性能和效率
ADE20kGithubHuggingfaceMask2FormerMaskFormer分割开源项目模型视觉
Mask2Former利用多尺度可变形注意力Transformer,提高图像分割性能与效率。其掩蔽注意力解码器在不增加计算负担的情况下提升表现,适用于实例、语义和全景分割。基于ADE20k全景分割数据集的训练研究,提供优化的分割方案。
SpA-Former-shadow-removal - Transformer模型实现高效图像去阴影
GithubIJCNN 2023SpA-FormerTransformer图像阴影去除开源项目注意力机制
SpA-Former是一种基于Transformer的图像去阴影模型,采用空间注意力机制提取阴影特征。在ISTD数据集上,该模型在PSNR、SSIM和RMSE指标方面表现出色。SpA-Former具有参数量少、计算效率高的特点,适用于实际场景的阴影去除。该研究已在IJCNN 2023会议发表,并开源了预训练模型和测试结果,便于研究者复现和对比。
patchwork-plusplus - 基于3D点云的高效地面分割算法Patchwork++
3D感知GithubPatchwork++地面分割开源项目机器人技术点云处理
Patchwork++是Patchwork算法的改进版,专注于3D点云地面分割。该算法具有快速、稳健和自适应特性,有效解决了欠分割问题。项目提供C++、Python和ROS2支持,适用于多种开发环境。凭借在多个数据集上的出色表现,Patchwork++成为自动驾驶和机器人导航领域的重要工具。
PDFormer - 基于传播延迟感知的动态长程模型优化交通流量预测
GithubPDFormer交通流预测人工智能开源项目时空数据分析深度学习
PDFormer是一种新型交通流量预测模型,结合传播延迟感知和动态长程Transformer架构提高预测准确性。该模型在多个基准数据集上展现出优异性能,能有效捕捉复杂时空依赖关系。作为交通分析工具,PDFormer可应用于交通管理和城市规划,有潜力缓解拥堵并优化路线。
FasterViT - 高效分层注意力的视觉transformer新突破
FasterViTGithub图像分类层级注意力机制开源项目目标检测视觉Transformer
FasterViT是一种创新的视觉transformer模型,采用分层注意力机制高效捕获短程和长程信息。在ImageNet分类任务中,FasterViT实现了精度和吞吐量的新平衡,无需额外训练数据即达到最先进水平。该项目提供多种预训练模型,适应不同计算资源和精度需求,支持任意分辨率输入,为目标检测、分割等下游任务提供灵活选择。
mask2former-swin-large-cityscapes-panoptic - 在图像分割任务中,Mask2Former模型以高效提升性能
CityscapesGithubHugging FaceHuggingfaceMask2FormerTransformer图像分割开源项目模型
该项目使用Mask2Former模型,整合多尺度变形注意力和掩码注意力机制,在实例、语义及全景分割任务中展现卓越性能。相比之前的MaskFormer,Mask2Former实现效果提升与计算简化,在Cityscapes全景分割任务中表现突出,充分展示了其在图像分割中的应用潜力。
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