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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。

mask2former-swin-large-coco-panoptic - 基于Transformer架构的高效图像分割模型
COCO数据集GithubHuggingfaceMask2Former图像分割开源项目模型深度学习视觉模型
Mask2Former-Swin-Large是一个基于COCO数据集训练的图像分割模型,通过多尺度可变形注意力和掩码注意力机制,实现了实例、语义和全景分割的统一处理。相比MaskFormer具有更高的性能和计算效率
oneformer_ade20k_swin_tiny - 通过单一模型实现多任务图像分割的统一框架
GithubHuggingfaceOneFormer图像分割实例分割开源项目模型深度学习语义分割
OneFormer通过单一架构实现语义、实例和全景分割的统一处理。基于ADE20k数据集训练并采用Swin主干网络,这个紧凑型模型仅需一次训练即可完成多种图像分割任务。其独特的任务令牌机制实现了训练引导和推理动态化,为图像分割领域提供了高效的解决方案。
oneformer_ade20k_dinat_large - OneFormer单一模型在多任务图像分割中实现卓越表现
ADE20kGithubHuggingfaceOneFormer图像分割实例分割开源项目模型语义分割
OneFormer模型借助单一架构和模块在ADE20k数据集上进行训练,适用于语义、实例和全景分割。通过使用任务令牌,该模型能够动态调整以满足不同任务要求,不仅显著优化了分割效果,还具备替代专门化模型的潜力。
maskformer-swin-large-ade - MaskFormer模型提升语义分割效率与精确度的创新方案
ADE20kGithubHuggingfaceMaskFormerpanoptic分割实例分割开源项目模型语义分割
MaskFormer通过ADE20k数据集训练,利用Swin结构提升语义、实例和全景分割性能。该模型适用于多种分割任务,采用统一的掩码及标签预测方式处理三类分割,促进图像细分任务的研究和应用,如建筑物和场景的精确分割。项目由Hugging Face团队支持,可在模型中心找到其他版本进行适用性调优。
segformer_b3_clothes - SegFormer B3基于ATR数据集微调的服装和人体分割模型
GithubHuggingfaceSegFormer人体解析图像分割开源项目模型衣物识别语义分割
SegFormer B3 Clothes是基于ATR数据集微调的服装和人体分割模型,可识别18个类别,包括背景、帽子、头发等。模型平均准确率80%,平均IoU 69%,在背景、头发和人脸等关键类别表现尤为出色。适用于多种服装分析和一般人体分割任务。提供简单API接口和训练代码,便于快速集成应用或进一步优化。
lang-seg - 语言驱动的零样本语义图像分割模型
CLIPGithubLSeg开源项目计算机视觉语义分割零样本学习
LSeg是一种语言驱动的语义图像分割模型,结合文本编码器和Transformer图像编码器。它能将描述性标签与图像像素对齐,实现高效零样本分割。LSeg在多个数据集上表现出色,无需额外训练即可泛化到新类别。该模型在固定标签集上可与传统算法媲美,为语义分割任务提供了灵活有力的解决方案。
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。
seggpt-vit-large - 基于上下文的单次图像分割解决方案
GithubHuggingfaceSegGPTTransformer图像分割开源项目模型生成模型语义分割
SegGPT项目采用了类似GPT的Transformer模型,它可以在提供输入图像和提示的情况下生成分割掩码,并在COCO-20和FSS-1000数据集上实现了优异的单次图像分割效果。此模型适合用于需要高精度和上下文整合的图像分割应用场景。
mask2former-swin-large-coco-instance - 使用Swin骨干的高效图像分割Transformer模型
COCOGithubHuggingfaceMask2Former图像分割实例分割开源项目模型语义分割
Mask2Former在COCO数据集上的实例分割中表现出色,采用Swin骨干网,通过掩码预测和标签分类统一处理多种分割任务。相比MaskFormer,其改进的多尺度变形注意力机制提升了性能,并且不增加计算量的情况下优化了训练效率。此模型可以用于实例分割,提供多种微调版本供不同需求使用。
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。
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