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mit-b1

SegFormer分层Transformer编码器用于语义分割

mit-b1是SegFormer模型的预训练编码器,采用分层Transformer结构,在ImageNet-1k数据集上完成预训练。该模型主要用于语义分割任务的微调,可通过添加轻量级全MLP解码头实现。mit-b1在ADE20K和Cityscapes等基准测试中表现优异,为语义分割提供了高效的特征提取能力,适用于多种下游任务。

BitNet - 高效压缩大型语言模型的1比特变压器实现
1比特变换器BitNetGithubPyTorch实现大语言模型开源项目模型压缩
BitNet是一种创新的1比特变压器实现,通过BitLinear层替换标准线性投影,实现大型语言模型的高效压缩。该项目提供PyTorch实现,包含BitLinear、BitNetTransformer和BitAttention等核心组件,支持推理和Hugging Face模型集成。BitNet还探索了视觉任务应用,展现了多模态领域的潜力。项目包括训练脚本、性能基准测试和CUDA优化,为研究人员和开发者提供了全面的工具集。
sentence-transformers - 多语言文本和图像嵌入向量生成框架
GithubSentence Transformers向量表示开源项目深度学习自然语言处理预训练模型
sentence-transformers是一个基于transformer网络的框架,用于生成句子、段落和图像的向量表示。该项目提供了多语言预训练模型,支持自定义训练,适用于语义搜索、相似度计算、聚类等场景。这个开源工具在自然语言处理和计算机视觉任务中表现出色,为研究人员和开发者提供了便捷的嵌入向量生成方案。
SynthSeg - 通用深度学习脑部MRI分割工具 适用多种对比度和分辨率
SynthSeg深度学习脑部扫描分割
SynthSeg是一种深度学习脑部MRI分割工具,可处理不同对比度和分辨率的扫描。无需重新训练即可适用于各年龄段和健康状况的人群,可处理预处理或未预处理的扫描,并能应对白质病变。SynthSeg 2.0版本增加了皮层分区、自动质量控制和颅内容积估计功能,提高了其在分析大规模异质临床脑MRI数据集中的实用性。
superpoint_transformer - 高效3D场景语义和全景分割的超点变换器
3D全景分割3D语义分割GithubICCV 2023SuperClusterSuperpoint Transformer开源项目
Superpoint Transformer 是一种超点 transformer 架构,适用于大规模 3D 场景的语义分割。通过自注意机制和层次化超点结构,它能多尺度挖掘超点间关系,性能卓越。同时,SuperCluster 将全景分割任务转化为超点图聚类任务,能在单个 GPU 上处理大规模场景。项目亮点包括显著的SOTA表现、快速训练和预处理等。点击查看更多详情及项目更新。
Autoformer - 具有自相关性的分解变压器,用于长期序列预测
AutoformerGithubTransformer开源项目时间序列预测自动相关机制长期预测
Autoformer是一种长时间序列预测的通用模型,采用分解变压器和自动相关机制,实现38%的预测精度提升,覆盖能源、交通、经济、天气和疾病等应用领域。最近,该模型已被纳入Hugging Face和Time-Series-Library,并在2022年冬奥会中用于天气预报。Autoformer不同于传统Transformer,不需位置嵌入,具备内在的对数线性复杂度,易于实现和复现。
BitNet-Transformers - 缩放1-bit大语言模型,提高GPU内存利用率
BitNet-TransformersGithubHuggingfaceLLama(2)Wikitext-103pytorch开源项目
BitNet-Transformers项目使用Llama (2)架构,并通过1-bit权重缩放技术,实现对大型语言模型的高效训练和推理。该项目基于Huggingface Transformers,显著降低了GPU内存占用,从原始LLAMA的250MB减少到BitNet模型的最低要求。用户可通过wandb实时追踪训练进度,并在Wikitext-103上进行训练。项目提供了详细的开发环境配置和训练步骤指南,为研究者和开发者提供有力支持。
segment-anything-2 - 新一代图像和视频分割基础模型
AI模型GithubSAM 2图像分割开源项目视频分割计算机视觉
SAM 2是Meta AI研发的图像和视频分割基础模型,扩展了SAM的功能。它采用transformer架构和流式内存,实现实时视频处理。通过模型循环数据引擎,研究团队构建了大规模视频分割数据集SA-V。SAM 2在多种视觉任务中展现出卓越性能,为计算机视觉领域带来新的可能。
sssegmentation - 开源语义分割工具箱 集成多种先进算法和模型
GithubPyTorch开源工具开源项目深度学习计算机视觉语义分割
sssegmentation是基于PyTorch的开源语义分割工具箱,提供高性能、模块化设计和统一基准测试。它集成多种流行分割框架,支持各类backbone网络和分割器模型,包括SAM、MobileSAM等最新技术。该项目为语义分割研究和应用开发提供灵活易用的平台。
segment-anything-fast - 高性能图像分割模型加速框架
AI模型加速GithubPyTorchSegment Anything图像分割开源项目推理优化
segment-anything-fast是基于Facebook's segment-anything的优化版本,专注于提高图像分割模型的性能。通过整合bfloat16、torch.compile和自定义Triton内核等技术,该项目显著提升了模型推理速度。它支持多种优化方法,如动态int8对称量化和2:4稀疏格式,同时保持了简单的安装和使用流程。这使得开发者能够轻松替换原始segment-anything,实现更高效的图像分割。该优化框架适用于需要实时或大规模图像分割处理的应用,如自动驾驶、医疗影像分析或视频编辑等领域,可显著提高处理效率和资源利用率。
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天工AI音乐平台支持音乐创作,特别是在国风音乐领域。该平台适合新手DJ和音乐爱好者使用,帮助他们启动音乐创作,增添生活乐趣,同时发现和分享新音乐。

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