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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

visformer_small.in1k - 视觉友好型Transformer图像分类模型

GithubHuggingfaceImageNet-1kVisformertimm图像分类开源项目模型深度学习模型

visformer_small.in1k是基于Visformer架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用视觉友好的Transformer设计，平衡了高效性和分类性能。它具有4020万参数，处理224x224尺寸图像，可用于分类任务和特征提取。研究者可通过timm库轻松使用此预训练模型进行图像分析和嵌入生成。

actionformer_release - 基于Transformer的高精度动作时刻定位模型

ActionFormerActivityNetGithubTHUMOS14Transformer开源项目时序动作定位

actionformer_release是一个基于Transformer的动作定位模型，能够检测动作实例的起止点并识别动作类别。在THUMOS14数据集上，该模型取得了71.0%的mAP，超越之前的最佳模型14.1个百分点，并首次突破60%的mAP。此外，该模型在ActivityNet 1.3和EPIC-Kitchens 100数据集上也取得了优异成绩。该项目设计简洁，通过局部自注意力机制对未剪辑视频进行时间上下文建模，并可一次性精确定位动作时刻。代码和预训练模型已开源，可供下载和试用。

TransBTS - 使用Transformer实现多模态脑肿瘤医学图像分割

GithubTransBTSTransBTSV2Transformer多模态数据集开源项目脑肿瘤分割

TransBTS与TransBTSV2采用Transformer技术显著提升多模态脑肿瘤与医学图像体积分割的效率与准确性。项目包括详细的模型实现和相关文献，支持BraTS、LiTS、KiTS等医学图像数据集，并利用Python和Pytorch进行数据预处理、模型训练和测试，支持分布式训练。适用于需要高效精准医学图像分割解决方案的研究人员和工程师。

yolov8m-building-segmentation - 卫星图像中YOLOv8建筑物分割的精准实现

GithubHuggingfaceYOLOv8ultralyticsplus卫星建筑分割图像分割开源项目模型

该模型专注于通过Yolov8m实现卫星图像中建筑物的精准分割，借助PyTorch以提高分析准确性，mAP@0.5的精度分别为0.62261和0.61275。使用ultralyticsplus库及Python示例可实现快速图像加载与预测，适合高精度建筑物分割的应用需求。

metaformer - 一系列视觉基线模型

CAFormerConvFormerGithubIdentityFormerMetaFormerRandFormer开源项目

MetaFormer项目推出多款视觉基线模型，包括IdentityFormer、RandFormer、ConvFormer和CAFormer。这些模型在ImageNet-1K数据集上表现出色，根据不同的token mixer架构，如身份映射、全局随机混合、可分离深度卷积和自注意机制，在224x224分辨率下的Top-1准确率均超过80%。特别是CAFormer，在无外部数据或蒸馏的条件下，达到85.5%的准确率记录。这些模型已集成到timm库中，方便应用和扩展。

GroupMixFormer - 视觉Transformer的群组混合注意力革新

GithubGroupMixFormer图像分类开源项目自注意力机制视觉Transformer计算机视觉

GroupMixFormer是一种创新的视觉Transformer模型,引入群组混合注意力(GMA)机制来增强传统自注意力。GMA可同时捕捉不同尺度的token和群组相关性,显著提升模型表征能力。在多项计算机视觉任务中,GroupMixFormer以较少参数实现了领先性能。其中GroupMixFormer-L在ImageNet-1K分类上达到86.2% Top-1准确率,GroupMixFormer-B在ADE20K分割上获得51.2% mIoU,展现出强大潜力。

SpA-Former-shadow-removal - Transformer模型实现高效图像去阴影

GithubIJCNN 2023SpA-FormerTransformer图像阴影去除开源项目注意力机制

SpA-Former是一种基于Transformer的图像去阴影模型,采用空间注意力机制提取阴影特征。在ISTD数据集上,该模型在PSNR、SSIM和RMSE指标方面表现出色。SpA-Former具有参数量少、计算效率高的特点,适用于实际场景的阴影去除。该研究已在IJCNN 2023会议发表,并开源了预训练模型和测试结果,便于研究者复现和对比。

segment-anything-fast - 高性能图像分割模型加速框架

AI模型加速GithubPyTorchSegment Anything图像分割开源项目推理优化

segment-anything-fast是基于Facebook's segment-anything的优化版本，专注于提高图像分割模型的性能。通过整合bfloat16、torch.compile和自定义Triton内核等技术，该项目显著提升了模型推理速度。它支持多种优化方法，如动态int8对称量化和2:4稀疏格式，同时保持了简单的安装和使用流程。这使得开发者能够轻松替换原始segment-anything，实现更高效的图像分割。该优化框架适用于需要实时或大规模图像分割处理的应用，如自动驾驶、医疗影像分析或视频编辑等领域，可显著提高处理效率和资源利用率。

segment-anything - 革命性AI模型实现高效图像分割

AI模型GithubSegment Anything图像分割开源项目深度学习计算机视觉

Segment Anything是Meta AI Research开发的图像分割模型，能通过简单输入生成高质量物体遮罩。该模型经过大规模数据训练，具备强大的零样本分割能力。它提供多种版本，支持ONNX导出，并附有示例和文档，便于集成应用。

upernet-convnext-small - 高效语义分割框架融合ConvNeXt技术

ConvNeXtGithubHuggingfaceUperNet图像分割开源项目模型计算机视觉语义分割

UperNet是一种结合ConvNeXt骨干网络的语义分割框架，融合了特征金字塔网络(FPN)和金字塔池化模块(PPM)。它能为每个像素生成语义标签，适用于场景理解和图像分割等计算机视觉任务。该模型提供多种预训练版本，可根据具体需求应用于不同场景。UperNet的设计旨在提高语义分割的准确性和效率，为研究人员和开发者提供了强大的图像分析工具。

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