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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。

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-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-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。
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。
DAFormer - 提升域适应语义分割的网络架构与训练策略
DAFormerGithubTransformer域自适应语义分割开源项目网络架构语义分割
通过Transformer编码器和多级上下文感知特征融合解码器,显著提升域适应语义分割性能。DAFormer使用稀有类采样、ImageNet特征距离和学习率预热等策略,提升GTA→Cityscapes和Synthia→Cityscapes的分割效果,并扩展至域泛化领域。在多个UDA基准上,DAFormer显著超越了前沿方法,成为领域推广和不受目标图像限制的语义分割任务中新的性能标杆。
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。
mask2former-swin-large-mapillary-vistas-semantic - Mask2Former模型整合多尺度变形和掩码注意力实现高效图像分割
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是基于Swin骨干网络的大型模型,针对Mapillary Vistas数据集进行语义分割训练。该模型采用统一方法处理实例、语义和全景分割任务,通过预测掩码集合及对应标签实现。结合多尺度变形注意力Transformer和掩码注意力机制,Mask2Former在性能和效率上均优于先前的SOTA模型MaskFormer。模型支持批量处理,输出类别和掩码查询逻辑,便于后续处理和结果可视化。
mask2former-swin-large-mapillary-vistas-panoptic - Mask2Former:集实例、语义和全景分割于一体的图像分割模型
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是一个基于Swin主干网络的高级图像分割模型,在Mapillary Vistas数据集上训练用于全景分割。它通过预测掩码和标签集合,统一处理实例、语义和全景分割任务。该模型采用改进的Transformer架构和高效训练策略,性能和效率均优于先前的MaskFormer。Mask2Former为各类图像分割应用提供了强大支持,推动了计算机视觉技术的进步。
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
mask2former-swin-base-coco-panoptic - 多任务图像分割的先进模型
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-swin-base-coco-panoptic是一个基于COCO全景分割数据集训练的先进图像分割模型。它采用统一方法处理实例、语义和全景分割任务,通过预测掩码集合和对应标签实现多任务分割。该模型引入多尺度可变形注意力Transformer和masked attention等技术,在性能和效率上超越前代方法。Mask2Former为计算机视觉领域提供了versatile的图像分割解决方案,适用于多种分割场景。
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