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SegFormer-b5模型用于ADE20k数据集的语义分割

语义分割 Transformer 图像处理 Huggingface 模型深度学习 Github 开源项目 SegFormer

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。

文档

mit-b1 - SegFormer分层Transformer编码器用于语义分割

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mit-b1是SegFormer模型的预训练编码器，采用分层Transformer结构，在ImageNet-1k数据集上完成预训练。该模型主要用于语义分割任务的微调，可通过添加轻量级全MLP解码头实现。mit-b1在ADE20K和Cityscapes等基准测试中表现优异，为语义分割提供了高效的特征提取能力，适用于多种下游任务。

mit-b0 - 轻量级视觉Transformer用于语义分割

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mit-b0是SegFormer系列中的轻量级模型，采用分层Transformer编码器架构，在ImageNet-1k数据集上预训练。这个模型专为语义分割任务设计，结合了Transformer的特征提取能力和轻量级MLP解码头。mit-b0在ADE20K等基准测试中表现出色，为研究人员提供了一个可靠的预训练基础，可在特定数据集上进行进一步微调和优化。

maskformer-swin-base-ade - 语义分割的新方法——MaskFormer的应用

GithubHugging FaceHuggingfaceMaskFormer图像分割开源项目模型深度学习语义分割

MaskFormer采用Swin骨干网络与ADE20k数据集，在语义分割中表现出色。该模型通过预测掩模和标签统一地解决实例、语义及全景分割任务，可通过Hugging Face平台上的预训练模型来深入研究其应用。

mask2former-swin-large-ade-panoptic - 通用图像分割模型，提升性能和效率

ADE20kGithubHuggingfaceMask2FormerMaskFormer分割开源项目模型视觉

Mask2Former利用多尺度可变形注意力Transformer，提高图像分割性能与效率。其掩蔽注意力解码器在不增加计算负担的情况下提升表现，适用于实例、语义和全景分割。基于ADE20k全景分割数据集的训练研究，提供优化的分割方案。

mask2former-swin-large-ade-semantic - Mask2Former：统一架构实现多类型图像分割

GithubHuggingfaceMask2FormerTransformer图像分割开源项目模型计算机视觉语义分割

Mask2Former-Swin-Large-ADE-Semantic是一款先进的图像分割模型，基于Swin backbone构建并在ADE20k数据集上训练。该模型采用统一架构处理实例、语义和全景分割任务，通过预测掩码和标签集实现多类型分割。其核心优势在于采用改进的多尺度可变形注意力Transformer和掩码注意力Transformer解码器，在性能和效率方面均优于前代MaskFormer模型。Mask2Former适用于广泛的图像分割场景，能够提供精确的分割结果。

maskformer-swin-large-ade - MaskFormer模型提升语义分割效率与精确度的创新方案

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MaskFormer通过ADE20k数据集训练，利用Swin结构提升语义、实例和全景分割性能。该模型适用于多种分割任务，采用统一的掩码及标签预测方式处理三类分割，促进图像细分任务的研究和应用，如建筑物和场景的精确分割。项目由Hugging Face团队支持，可在模型中心找到其他版本进行适用性调优。

oneformer_ade20k_dinat_large - OneFormer单一模型在多任务图像分割中实现卓越表现

ADE20kGithubHuggingfaceOneFormer图像分割实例分割开源项目模型语义分割

OneFormer模型借助单一架构和模块在ADE20k数据集上进行训练，适用于语义、实例和全景分割。通过使用任务令牌，该模型能够动态调整以满足不同任务要求，不仅显著优化了分割效果，还具备替代专门化模型的潜力。

oneformer_ade20k_swin_large - OneFormer 多任务通用图像分割模型

GithubHuggingfaceOneFormer全景分割图像分割实例分割开源项目模型语义分割

OneFormer是一个基于ADE20k数据集和Swin大型骨干网络训练的通用图像分割框架。它通过单一模型和单次训练，实现了语义、实例和全景分割多任务处理，性能超越现有专用模型。该模型采用任务令牌技术，实现了训练时的任务引导和推理时的任务动态适应。OneFormer为图像分割领域带来了新的解决方案，可应用于多种图像分割任务。

segformer-b3-fashion - 高效精准的时尚服饰语义分割模型

GithubHuggingfaceSegFormer图像分割开源项目服装识别模型深度学习计算机视觉

SegFormer-b3-fashion是一个基于SegFormer架构的语义分割模型，针对时尚服饰领域进行了优化。该模型可识别和分割图像中46种不同的服饰元素，涵盖衣物、配饰和细节特征。它采用transformer技术，在保持精确度的同时提供高效设计，适用于时尚分析和虚拟试衣等应用场景。

oneformer_ade20k_swin_tiny - 通过单一模型实现多任务图像分割的统一框架

GithubHuggingfaceOneFormer图像分割实例分割开源项目模型深度学习语义分割

OneFormer通过单一架构实现语义、实例和全景分割的统一处理。基于ADE20k数据集训练并采用Swin主干网络，这个紧凑型模型仅需一次训练即可完成多种图像分割任务。其独特的任务令牌机制实现了训练引导和推理动态化，为图像分割领域提供了高效的解决方案。

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