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SegFormer模型在语义分割中的高效应用

Github 图像分割开源项目 SegFormer Hugging Face Transformer Huggingface Cityscapes 模型

SegFormer模型在CityScapes数据集上进行了微调，使用Transformer结构和轻量级MLP解码头实现高效的图像语义分割。适用于图像分割领域的研究者和开发者，可通过Python代码轻松使用。该模型支持高分辨率图像处理，展示了Transformer的潜力。

文档

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。

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。

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。

semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型

GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库

该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型，支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景，涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型，支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新，包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集，实现高效的语义分割。

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。

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。

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。

VoxFormer - 基于稀疏体素变换器的相机驱动3D语义场景补全方法

3D语义场景补全CVPRGithubVoxFormer开源项目计算机视觉语义分割

VoxFormer是一种基于Transformer的创新框架，仅通过2D图像即可生成完整的3D语义体素。它采用两阶段设计：先从深度估计生成可见占据体素查询，再通过密集化阶段生成完整3D体素。在SemanticKITTI数据集上，VoxFormer在几何和语义方面分别提升了20.0%和18.1%，同时将训练所需GPU内存减少约45%。这为相机驱动的3D语义场景补全任务提供了一个强有力的基线。

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。

face-parsing - Segformer语义分割模型实现精准人脸解析

CelebAMask-HQGithubHuggingfacenvidia/mit-b5transformers开源项目模型语义分割面部解析

face-parsing是一个基于Segformer的语义分割模型，专注于人脸解析任务。该模型由nvidia/mit-b5在CelebAMask-HQ数据集上微调，可精确识别和分割19个人脸关键区域。支持Python和浏览器环境，提供详细使用指南。适用于人脸分析和编辑应用，但使用时需考虑潜在的社会偏见问题。

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