segformer-b5-finetuned-ade-640-640

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

DAFormer - 提升域适应语义分割的网络架构与训练策略

DAFormerGithubTransformer域自适应语义分割开源项目网络架构语义分割

通过Transformer编码器和多级上下文感知特征融合解码器，显著提升域适应语义分割性能。DAFormer使用稀有类采样、ImageNet特征距离和学习率预热等策略，提升GTA→Cityscapes和Synthia→Cityscapes的分割效果，并扩展至域泛化领域。在多个UDA基准上，DAFormer显著超越了前沿方法，成为领域推广和不受目标图像限制的语义分割任务中新的性能标杆。

mask2former-swin-small-coco-instance - 基于Transformer架构的统一图像分割框架

GithubHuggingfaceMask2Former图像分割开源项目机器视觉模型模型训练语义识别

Mask2Former是一个基于COCO数据集的图像分割模型，采用Swin-Small作为基础架构。通过统一的掩码预测方法实现实例、语义和全景分割功能。该模型创新性地结合多尺度可变形注意力机制和掩码注意力技术，优化了计算效率。采用子采样点损失计算策略，使训练过程更加高效。

mask2former-swin-large-cityscapes-semantic - Mask2Former大型语义分割模型适用多种图像分割任务

GithubHuggingfaceMask2Former图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉语义分割

Mask2Former是一款先进的语义分割模型，基于Swin骨干网络在Cityscapes数据集上训练。该模型采用统一的掩码预测方法，可同时处理实例、语义和全景分割任务。通过引入多尺度可变形注意力Transformer和带掩码注意力的Transformer解码器，Mask2Former在性能和效率上均超越了先前的最佳模型。它为研究人员和开发者提供了一个强大的工具，可用于各种图像分割应用。

segformer_b2_clothes - SegFormer B2服装和人体语义分割模型

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这个开源项目利用SegFormer B2模型在ATR数据集上进行微调，实现了服装和人体分割功能。模型可识别17个语义类别，包括背景、服饰部件和身体部位。评估显示模型平均IoU为0.69，在多数类别中表现良好。项目还提供了简洁的示例代码，便于研究人员和开发者在实际应用中快速部署。

mask2former-swin-large-coco-panoptic - 基于Transformer架构的高效图像分割模型

COCO数据集GithubHuggingfaceMask2Former图像分割开源项目模型深度学习视觉模型

Mask2Former-Swin-Large是一个基于COCO数据集训练的图像分割模型，通过多尺度可变形注意力和掩码注意力机制，实现了实例、语义和全景分割的统一处理。相比MaskFormer具有更高的性能和计算效率

mask2former-swin-large-cityscapes-panoptic - 在图像分割任务中，Mask2Former模型以高效提升性能

CityscapesGithubHugging FaceHuggingfaceMask2FormerTransformer图像分割开源项目模型

该项目使用Mask2Former模型，整合多尺度变形注意力和掩码注意力机制，在实例、语义及全景分割任务中展现卓越性能。相比之前的MaskFormer，Mask2Former实现效果提升与计算简化，在Cityscapes全景分割任务中表现突出，充分展示了其在图像分割中的应用潜力。

mask2former-swin-large-coco-instance - 使用Swin骨干的高效图像分割Transformer模型

COCOGithubHuggingfaceMask2Former图像分割实例分割开源项目模型语义分割

Mask2Former在COCO数据集上的实例分割中表现出色，采用Swin骨干网，通过掩码预测和标签分类统一处理多种分割任务。相比MaskFormer，其改进的多尺度变形注意力机制提升了性能，并且不增加计算量的情况下优化了训练效率。此模型可以用于实例分割，提供多种微调版本供不同需求使用。

mask2former-swin-large-mapillary-vistas-semantic - Mask2Former模型整合多尺度变形和掩码注意力实现高效图像分割

GithubHuggingfaceMask2Former图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉语义分割

Mask2Former是基于Swin骨干网络的大型模型，针对Mapillary Vistas数据集进行语义分割训练。该模型采用统一方法处理实例、语义和全景分割任务，通过预测掩码集合及对应标签实现。结合多尺度变形注意力Transformer和掩码注意力机制，Mask2Former在性能和效率上均优于先前的SOTA模型MaskFormer。模型支持批量处理，输出类别和掩码查询逻辑，便于后续处理和结果可视化。

mask2former-swin-large-mapillary-vistas-panoptic - Mask2Former：集实例、语义和全景分割于一体的图像分割模型

GithubHuggingfaceMask2Former图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉语义分割

Mask2Former是一个基于Swin主干网络的高级图像分割模型，在Mapillary Vistas数据集上训练用于全景分割。它通过预测掩码和标签集合，统一处理实例、语义和全景分割任务。该模型采用改进的Transformer架构和高效训练策略，性能和效率均优于先前的MaskFormer。Mask2Former为各类图像分割应用提供了强大支持，推动了计算机视觉技术的进步。

segformer_b3_clothes - SegFormer B3基于ATR数据集微调的服装和人体分割模型

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SegFormer B3 Clothes是基于ATR数据集微调的服装和人体分割模型，可识别18个类别，包括背景、帽子、头发等。模型平均准确率80%，平均IoU 69%，在背景、头发和人脸等关键类别表现尤为出色。适用于多种服装分析和一般人体分割任务。提供简单API接口和训练代码，便于快速集成应用或进一步优化。

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