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mit-b0

轻量级视觉Transformer用于语义分割

mit-b0是SegFormer系列中的轻量级模型,采用分层Transformer编码器架构,在ImageNet-1k数据集上预训练。这个模型专为语义分割任务设计,结合了Transformer的特征提取能力和轻量级MLP解码头。mit-b0在ADE20K等基准测试中表现出色,为研究人员提供了一个可靠的预训练基础,可在特定数据集上进行进一步微调和优化。

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。
segformer-b5-finetuned-cityscapes-1024-1024 - SegFormer-b5模型在CityScapes数据集上微调的语义分割应用
GithubHuggingfaceSegFormerTransformer图像处理开源项目模型深度学习语义分割
SegFormer-b5是一个在CityScapes数据集上微调的语义分割模型。它结合层次化Transformer编码器和轻量级MLP解码头,在1024x1024分辨率下展现优秀性能。该模型经ImageNet-1k预训练后,通过添加解码头并在特定数据集微调,可应用于自动驾驶场景理解等多种语义分割任务。
segformer-b3-fashion - 高效精准的时尚服饰语义分割模型
GithubHuggingfaceSegFormer图像分割开源项目服装识别模型深度学习计算机视觉
SegFormer-b3-fashion是一个基于SegFormer架构的语义分割模型,针对时尚服饰领域进行了优化。该模型可识别和分割图像中46种不同的服饰元素,涵盖衣物、配饰和细节特征。它采用transformer技术,在保持精确度的同时提供高效设计,适用于时尚分析和虚拟试衣等应用场景。
mask2former-swin-large-ade-semantic - Mask2Former:统一架构实现多类型图像分割
GithubHuggingfaceMask2FormerTransformer图像分割开源项目模型计算机视觉语义分割
Mask2Former-Swin-Large-ADE-Semantic是一款先进的图像分割模型,基于Swin backbone构建并在ADE20k数据集上训练。该模型采用统一架构处理实例、语义和全景分割任务,通过预测掩码和标签集实现多类型分割。其核心优势在于采用改进的多尺度可变形注意力Transformer和掩码注意力Transformer解码器,在性能和效率方面均优于前代MaskFormer模型。Mask2Former适用于广泛的图像分割场景,能够提供精确的分割结果。
segformer_b2_clothes - SegFormer B2服装和人体语义分割模型
GithubHuggingfaceSegFormer人体分割图像分割开源项目模型衣物分割语义分割
这个开源项目利用SegFormer B2模型在ATR数据集上进行微调,实现了服装和人体分割功能。模型可识别17个语义类别,包括背景、服饰部件和身体部位。评估显示模型平均IoU为0.69,在多数类别中表现良好。项目还提供了简洁的示例代码,便于研究人员和开发者在实际应用中快速部署。
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。
maskformer-swin-base-ade - 语义分割的新方法——MaskFormer的应用
GithubHugging FaceHuggingfaceMaskFormer图像分割开源项目模型深度学习语义分割
MaskFormer采用Swin骨干网络与ADE20k数据集,在语义分割中表现出色。该模型通过预测掩模和标签统一地解决实例、语义及全景分割任务,可通过Hugging Face平台上的预训练模型来深入研究其应用。
mask2former-swin-small-coco-instance - 基于Transformer架构的统一图像分割框架
GithubHuggingfaceMask2Former图像分割开源项目机器视觉模型模型训练语义识别
Mask2Former是一个基于COCO数据集的图像分割模型,采用Swin-Small作为基础架构。通过统一的掩码预测方法实现实例、语义和全景分割功能。该模型创新性地结合多尺度可变形注意力机制和掩码注意力技术,优化了计算效率。采用子采样点损失计算策略,使训练过程更加高效。
mask2former-swin-large-cityscapes-semantic - Mask2Former大型语义分割模型 适用多种图像分割任务
GithubHuggingfaceMask2Former图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉语义分割
Mask2Former是一款先进的语义分割模型,基于Swin骨干网络在Cityscapes数据集上训练。该模型采用统一的掩码预测方法,可同时处理实例、语义和全景分割任务。通过引入多尺度可变形注意力Transformer和带掩码注意力的Transformer解码器,Mask2Former在性能和效率上均超越了先前的最佳模型。它为研究人员和开发者提供了一个强大的工具,可用于各种图像分割应用。
oneformer_ade20k_swin_large - OneFormer 多任务通用图像分割模型
GithubHuggingfaceOneFormer全景分割图像分割实例分割开源项目模型语义分割
OneFormer是一个基于ADE20k数据集和Swin大型骨干网络训练的通用图像分割框架。它通过单一模型和单次训练,实现了语义、实例和全景分割多任务处理,性能超越现有专用模型。该模型采用任务令牌技术,实现了训练时的任务引导和推理时的任务动态适应。OneFormer为图像分割领域带来了新的解决方案,可应用于多种图像分割任务。
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