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

mindformers - 全流程大模型开发套件

GithubMindSporeTransformers大模型开源项目自然语言处理计算机视觉

MindFormers是基于MindSpore的大模型开发套件,提供全流程开发能力。支持LLama2、GLM2、BERT等主流Transformer模型和文本生成、图像分类等任务。具备并行训练、灵活配置、自动优化等特性,可实现从单卡到集群的无缝扩展。提供高阶API和预训练权重自动下载,便于AI计算中心快速部署。

timesformer-base-finetuned-k400 - TimeSformer视频分类模型的Kinetics-400数据集实现

GithubHuggingfaceKinetics-400TimeSformer开源项目机器学习模型视频分类视频理解

TimeSformer是一个基于空间-时间注意力机制的视频分类模型，在Kinetics-400数据集上完成微调。该模型支持400类视频标签分类，由Facebook Research开发并在Hugging Face平台开源。模型采用transformer架构处理视频序列，可通过Python接口实现快速部署和预测。

fuyu-8b - 无需图像编码器的轻量级多模态开源模型

Fuyu-8BGithubHuggingface人工智能图像识别多模态模型开源项目模型计算机视觉

Fuyu-8B是Adept AI开发的开源多模态模型，基于decoder-only transformer架构设计。模型无需图像编码器即可处理任意分辨率图像，处理速度在100毫秒以内。在图表解析、UI交互和视觉定位等任务中展现稳定性能，同时在标准图像理解测试中表现良好。作为基础模型，适合通过微调来满足不同场景需求。

efficientnet-b0 - EfficientNet的复合系数法在资源有限设备上提升图像分类效果

EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet卷积神经网络图像分类开源项目模型模型缩放

EfficientNet是一种训练于ImageNet-1k数据集、分辨率为224x224的卷积模型。该模型提出了复合系数方法，以均衡缩放模型的深度、宽度和分辨率。在移动设备上表现卓越，适用于图像分类。同时，用户可在Hugging Face平台上获取特定任务的微调版本。

vit_base_r50_s16_384.orig_in21k_ft_in1k - ResNet-Vision Transformer混合模型用于高精度图像分类

GithubHuggingfaceImageNetResNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型

本模型结合ResNet与Vision Transformer优势，在大规模ImageNet-21k数据集上预训练，并在ImageNet-1k上微调，实现高效准确的图像分类。具备9900万参数，支持384x384像素输入，可用于分类任务和特征提取。研究人员可通过timm库轻松应用此模型，进行推理或深入研究。

upernet-swin-large - Swin Transformer 与 UperNet 结合的语义分割方法

GithubHuggingfaceSwin TransformerUperNet开源项目模型特征金字塔网络视觉语义分割

UperNet 利用 Swin Transformer 大型网络进行语义分割，框架包含组件如主干网络、特征金字塔网络及金字塔池模块。可与各种视觉主干结合使用，对每个像素预测语义标签，适合语义分割任务，并可在 Hugging Face 平台找到特定任务的优化版本。通过 Swin Transformer 与 UperNet 的结合，用户可在场景理解中实现精确的语义分割。

detr-resnet-50 - DETR 基于Transformer的创新目标检测模型

COCO数据集DETRGithubHuggingfaceResNet-50Transformer开源项目模型目标检测

DETR-ResNet-50是一种创新的目标检测模型，融合Transformer架构与ResNet-50骨干网络。该模型采用端到端训练方法，简化了传统目标检测流程。经COCO 2017数据集训练后，DETR能高效检测和定位图像中的多个物体，在目标检测任务中实现42.0的平均精度（AP）。其简洁设计和卓越性能为计算机视觉领域带来新的可能。

GLaMM-GranD-Pretrained - 基于GranD数据集的区域级理解和分割预训练模型

GLaMM-GranD-PretrainedGithubHuggingface图像分割大规模数据集开源项目模型深度学习计算机视觉

GLaMM-GranD-Pretrained是基于GranD数据集预训练的模型，专注于区域级理解和分割掩码生成。GranD数据集包含7.5百万个独特概念和810百万个带分割掩码的区域，通过自动化注释流程生成。该模型为计算机视觉任务提供高级像素分割能力。研究者可通过GitHub或Hugging Face获取模型，并参考相关论文和项目页面深入了解。

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。

regnety_320.seer - RegNetY-32GF模型：自监督学习优化的图像特征提取工具

GithubHuggingfaceRegNetYSwAV图像分类开源项目模型特征提取自监督学习

RegNetY-32GF模型经过SEER自监督学习预训练，具备卓越图像特征提取能力。其增强功能如随机深度和梯度检查点等，有助于优化处理大规模数据集。支持多种配置和预激活瓶颈块，适合多样化深度学习应用。

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