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SegFormer-b5模型用于ADE20k数据集的语义分割

SegFormer-b5是一个针对ADE20k数据集640x640分辨率微调的语义分割模型。该模型采用层次化Transformer编码器和轻量级MLP解码头,在ADE20K等基准测试中表现优异。模型在ImageNet-1k预训练后,添加解码头并在目标数据集上微调,可应用于多种语义分割任务。

segmentation_models.pytorch - 基于PyTorch的神经网络图像分割库
GithubPyTorch图像分割开源项目神经网络编码器预训练模型
segmentation_models.pytorch 是一个基于 PyTorch 的图像分割库,提供9种分割模型架构和124种编码器。该库 API 简洁,支持预训练权重,并包含常用评估指标和损失函数。它适用于研究和实际应用中的各种图像分割任务,是图像分割领域的实用工具。
florence2-finetuning - 视觉语言模型的高效微调实现
Florence-2Github分布式训练开源项目微调微软视觉语言模型
本项目展示了Florence-2模型的微调方法。Florence-2是一个基础视觉语言模型,特点是模型小且性能强。项目包含模型安装、数据准备和代码修改说明,并提供单GPU及分布式训练脚本。这些工具可用于Florence-2的特定任务训练,适用于各种计算机视觉和视觉语言任务。
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。
FasterTransformer - 基于NVIDIA平台的高性能Transformer编解码器实现与调优
BERTFasterTransformerGPTGithubNVIDIATensorRT-LLM开源项目
FasterTransformer不仅支持多框架集成,还针对NVIDIA新一代GPU优化了编解码性能,极大提升了操作效率和处理速度。包含模型支持、性能对比及API演示的详细文档,有助于用户深入了解并有效使用FasterTransformer。
nucleotide-transformer - Transformer驱动的基因组语言及单核苷酸序列分割模型
DNA序列解析GithubNucleotide TransformersSegmentNTgenomics开源项目预训练模型
nucleotide-transformer项目提供了九种预训练基因组语言模型和两种SegmentNT分割模型。基于Transformer的基因组模型综合了3,200个人类基因组和850个不同物种的基因组数据,能够高精度预测分子表型。Agro NT模型专用于农作物基因组,在基因调控和表达预测上表现优异。这些模型可以实现对DNA序列基因组元素的单核苷酸分辨率分割。
Autoformer - 具有自相关性的分解变压器,用于长期序列预测
AutoformerGithubTransformer开源项目时间序列预测自动相关机制长期预测
Autoformer是一种长时间序列预测的通用模型,采用分解变压器和自动相关机制,实现38%的预测精度提升,覆盖能源、交通、经济、天气和疾病等应用领域。最近,该模型已被纳入Hugging Face和Time-Series-Library,并在2022年冬奥会中用于天气预报。Autoformer不同于传统Transformer,不需位置嵌入,具备内在的对数线性复杂度,易于实现和复现。
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。
detr - Transformer架构重塑目标检测流程
DETRGithubTransformer开源项目深度学习目标检测计算机视觉
DETR项目运用Transformer架构创新性地改进了目标检测方法。该方法将传统的复杂流程转化为直接的集合预测问题,在COCO数据集上达到42 AP的性能表现,同时计算资源消耗减半。DETR结合全局损失函数与编码器-解码器结构,实现了图像的高效并行处理,大幅提升了目标检测的速度和准确性。项目开源了简洁的实现代码和预训练模型,便于研究人员进行深入探索和实际应用。
TransMorph_Transformer_for_Medical_Image_Registration - 基于Transformer的无监督医学图像配准方法
GithubPyTorchTransMorphTransformer医学影像配准开源项目深度学习
TransMorph是一个利用Transformer架构进行无监督医学图像配准的开源项目,结合了Vision Transformer和Swin Transformer技术。提供多个模型变体和多种损失函数,支持单模态和多模态配准,公开了训练脚本和预训练模型,并在MICCAI 2021 L2R挑战中表现出色。
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