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mit-b2

高效语义分割的简单Transformer设计

SegFormer b2是一个在ImageNet-1k上预训练的编码器模型,采用分层Transformer结构。该模型专为语义分割任务设计,结合了简单高效的架构和出色的性能。虽然此版本仅包含预训练的编码器部分,但它为图像分类和语义分割的微调提供了坚实基础。SegFormer的创新设计使其在多个计算机视觉任务中展现出强大潜力。

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。
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。
CrossFormer - 融合跨尺度注意力的高效视觉Transformer
CrossFormer++Github图像分类开源项目目标检测视觉Transformer跨尺度注意力
CrossFormer++是一种创新的视觉Transformer模型,通过跨尺度注意力机制解决了不同尺度对象特征间建立关联的问题。该模型引入跨尺度嵌入层和长短距离注意力等设计,并采用渐进式分组策略和激活冷却层来平衡性能与计算效率。在图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务中表现优异,尤其在密集预测任务中效果显著。CrossFormer++为计算机视觉领域提供了一种灵活高效的新型架构。
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。
poolformer - 视觉任务中MetaFormer架构的应用及其效能
CVPR 2022GithubMetaFormerPoolFormerTransformer图像分类开源项目
该项目展示了MetaFormer架构在视觉任务中的应用,特别通过简单的池化操作实现token混合。研究证实,基于这种方法的PoolFormer模型在ImageNet-1K验证集上表现优于DeiT和ResMLP。此外,后续工作介绍了IdentityFormer、RandFormer等MetaFormer基线模型。本项目证明了Transformer模型的竞争力主要来源于其通用架构MetaFormer,而非特定的token混合器。
oneformer_coco_swin_large - 单一模型实现多任务图像分割
GithubHuggingfaceOneFormer图像分割多任务模型实例分割开源项目模型语义分割
OneFormer COCO Swin Large是一款基于COCO数据集训练的多任务图像分割模型。它采用单一架构,通过一次训练就能在语义、实例和全景分割任务中表现出色。模型利用任务令牌技术实现训练引导和动态推理,提供了高效的图像分割方案。此外,它还提供了便捷的API接口,适合各类研究和开发需求。
caformer_b36.sail_in22k_ft_in1k - CAFormer图像分类模型基于MetaFormer设计
CAFormerGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
CAFormer基于MetaFormer架构,支持由ImageNet-22k预训练和ImageNet-1k微调,旨在增强图像识别能力。拥有98.8M参数与23.2 GMACs,擅长处理224x224像素图像。通过TIMM库访问,这款图像分类/特征骨干模型能够提升图像理解及特征提取,适用于图像分类、特征提取和图像嵌入等多种视觉任务。
QFormer - 四边形注意力机制提升视觉Transformer性能
GithubVision Transformer图像分类开源项目注意力机制目标检测计算机视觉
QFormer是一种创新的视觉Transformer模型,采用四边形注意力机制替代传统窗口注意力。该模型通过可学习的四边形回归模块,将默认窗口转换为目标四边形进行计算,从而更好地建模不同形状和方向的目标。在图像分类、目标检测、语义分割和人体姿态估计等多项视觉任务中,QFormer在保持低计算成本的同时,性能显著优于现有的视觉Transformer模型。
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。
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。
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