segformer-b4-finetuned-ade-512-512

512x512分辨率下SegFormer的高效Transformer语义分割实现

图像处理 ADE20k Huggingface SegFormer Github 开源项目语义分割 Transformer 模型

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。

Github

Huggingface

介绍相关项目

sentence-transformers - 多语言文本和图像嵌入向量生成框架

GithubSentence Transformers向量表示开源项目深度学习自然语言处理预训练模型

sentence-transformers是一个基于transformer网络的框架，用于生成句子、段落和图像的向量表示。该项目提供了多语言预训练模型，支持自定义训练，适用于语义搜索、相似度计算、聚类等场景。这个开源工具在自然语言处理和计算机视觉任务中表现出色，为研究人员和开发者提供了便捷的嵌入向量生成方案。

swinv2-tiny-patch4-window16-256 - Swin Transformer v2：分层特征图构建的高效视觉模型

GithubHuggingfaceSwin Transformer v2图像分类开源项目模型深度学习神经网络计算机视觉

Swin Transformer v2是一种改进的视觉模型，通过合并图像块构建分层特征图，适用于图像分类和密集识别任务。它采用局部窗口自注意力机制，实现了线性计算复杂度。模型引入残差后归一化、余弦注意力和对数间隔连续位置偏置等技术，提升训练稳定性和迁移能力。同时，利用SimMIM自监督预训练方法减少了对大量标记图像的依赖。

Restormer - 高效Restormer Transformer实现高分辨率图像修复

GithubRestormerTransformer图像去噪图像去雨开源项目高分辨率图像恢复

研究提出了一种名为Restormer的高效Transformer模型，通过多头注意力和前馈网络设计，实现了长距离像素交互，适用于大图像处理。该模型在图像去雨、单图像运动去模糊、散焦去模糊（单图像和双像素数据）和高斯及真实图像去噪等任务中表现优异。Restormer的训练代码和预训练模型已发布，并被选为CVPR 2022的口头报告。用户可通过Colab或命令行测试预训练模型。

x-transformers - 轻量级Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种从图像分类到语言模型的应用

Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器

x-transformers提供了多功能的Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种应用，从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存，有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择，用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。

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。

segment-anything-2 - 新一代图像和视频分割基础模型

AI模型GithubSAM 2图像分割开源项目视频分割计算机视觉

SAM 2是Meta AI研发的图像和视频分割基础模型,扩展了SAM的功能。它采用transformer架构和流式内存,实现实时视频处理。通过模型循环数据引擎,研究团队构建了大规模视频分割数据集SA-V。SAM 2在多种视觉任务中展现出卓越性能,为计算机视觉领域带来新的可能。

MetaTransformer - 统一12种模态的多模态学习框架

GithubMeta-Transformer人工智能多模态学习开源项目深度学习计算机视觉

Meta-Transformer是一个创新的多模态学习框架，可处理12种不同模态的数据，包括自然语言、图像、点云和音频等。该框架采用共享编码器架构和数据到序列转换方法，支持分类、检测和分割等多种任务。项目提供开源预训练模型和代码实现，为多模态AI研究提供了有力支持。

HRDA - 突破性多分辨率域适应语义分割方法

GithubHRDA域适应多尺度开源项目语义分割高分辨率

HRDA是一种创新的多分辨率训练方法，用于无监督域适应的语义分割。它结合高分辨率裁剪保留细节和低分辨率裁剪捕获长程上下文，同时控制GPU内存占用。HRDA在多个基准测试中显著超越现有方法，并可扩展至域泛化。这种方法为自动驾驶等实际应用中的域适应问题提供新思路，推动了计算机视觉技术在复杂场景下的应用。

InternImage - 突破大规模视觉基础模型性能极限

GithubInternImage图像分类大规模视觉模型开源项目目标检测语义分割

InternImage是一款采用可变形卷积技术的大规模视觉基础模型。它在ImageNet分类任务上实现90.1%的Top1准确率,创下开源模型新纪录。在COCO目标检测基准测试中,InternImage达到65.5 mAP,成为唯一突破65.0 mAP的模型。此外,该模型在涵盖分类、检测和分割等任务的16个重要视觉基准数据集上均展现出卓越性能,树立了多个领域的新标杆。

项目侧边栏1

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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