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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

urban_seg - 针对初学者的遥感图片语义分割项目

Githubunicom模型urban_seg多GPU训练开源项目语义分割遥感图片

一个针对初学者的遥感图片语义分割项目，使用在4亿张图片上预训练的unicom模型。该模型在遥感分割中表现出色，仅需4张图片训练即可取得良好效果。提供简单的单GPU和多GPU训练代码，帮助快速上手并提升性能。

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。

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。

GeoSeg - 遥感图像语义分割框架支持多种数据集和先进模型

GeoSegGithubVision Transformer开源项目深度学习语义分割遥感图像

GeoSeg是一个开源的遥感图像语义分割工具箱,基于PyTorch等框架开发。它专注于先进视觉Transformer模型,支持多个遥感数据集,提供统一训练脚本和多尺度训练测试功能。项目实现了Mamba、Vision Transformer和CNN等多种网络架构,为遥感图像分割研究提供统一基准平台。

upernet-swin-small - UperNet结合Swin Transformer实现精确语义分割

GithubHuggingfaceSwin TransformerUperNet场景理解开源项目模型视觉转换语义分割

UperNet结合Swin Transformer骨干网络，提供高效的语义分割解决方案，适用于多种视觉任务，实现每像素精确语义标签预测。

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。

LLFormer - 高效处理超高清低光照图像的Transformer模型

AAAIGithubTransformer低光照图像增强开源项目超高清

LLFormer是一种新型Transformer模型,专门用于增强超高清低光照图像。通过创新的轴向多头自注意力和跨层注意力融合机制,LLFormer能高效处理4K和8K分辨率图像。在UHDLOL基准测试中,该模型性能显著优于现有方法。LLFormer不仅提升了图像质量,还能改善低光照条件下人脸检测等下游任务的效果。

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。

upernet-swin-large - Swin Transformer 与 UperNet 结合的语义分割方法

GithubHuggingfaceSwin TransformerUperNet开源项目模型特征金字塔网络视觉语义分割

UperNet 利用 Swin Transformer 大型网络进行语义分割，框架包含组件如主干网络、特征金字塔网络及金字塔池模块。可与各种视觉主干结合使用，对每个像素预测语义标签，适合语义分割任务，并可在 Hugging Face 平台找到特定任务的优化版本。通过 Swin Transformer 与 UperNet 的结合，用户可在场景理解中实现精确的语义分割。

PointTransformerV3 - 先进的点云处理框架

GithubPoint Transformer V3开源项目深度学习点云处理计算机视觉语义分割

PointTransformerV3是一个创新的点云处理框架，在多个基准测试中展现出卓越性能。该项目优化了模型结构，提升了运行速度和处理能力。它适用于室内外场景的语义分割，通过多数据集预训练进一步增强了效果。研究人员可利用开源代码和预训练模型轻松复现结果或应用于自身项目。

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