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mit-b4

使用SegFormer预训练模型提升语义分割效率

此项目提供SegFormer的b4-sized预训练模型,具有分层Transformer和轻量级MLP解码头,在ADE20K和Cityscapes等基准上展现出色性能。经过ImageNet-1k预训练的SegFormer可用于下游任务微调,满足多种应用需求。用户可在[模型库](https://huggingface.co/models?other=segformer)中根据任务需求选择合适版本,优化图像分割效果。

segformer-b4-finetuned-ade-512-512 - 512x512分辨率下SegFormer的高效Transformer语义分割实现
ADE20kGithubHuggingfaceSegFormerTransformer图像处理开源项目模型语义分割
本项目展示了SegFormer模型如何应用在ADE20k数据集上,以512x512分辨率进行微调。该模型采用分层Transformer编码器与轻量级全MLP解码头的设计,并在ImageNet-1k预训练后用于语义分割。其适用于多个基准测试如ADE20K和Cityscapes,为视觉分割提供强大而灵活的工具。用户可以使用该模型进行图像的语义分割,或选择适合特定任务的微调版本。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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