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UperNet结合Swin Transformer实现精确语义分割

UperNet结合Swin Transformer骨干网络,提供高效的语义分割解决方案,适用于多种视觉任务,实现每像素精确语义标签预测。

efficientnet_b5.sw_in12k_ft_in1k - EfficientNet-加强版:适用于图像分类与特征提取的高效模型
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
EfficientNet模型结合了Swin Transformer的优化策略,经过ImageNet-12k预训练及ImageNet-1k微调,适用于图像识别、特征提取和嵌入生成。该模型使用AdamW优化器、梯度裁剪和余弦退火学习率等技术,提供高效的图像分类解决方案。
ReLA - 先进的泛化引用表达分割技术
GRESGithub开源项目引用表达分割深度学习计算机视觉语义分割
GRES项目提出了一种新颖的泛化引用表达分割方法,在CVPR 2023会议上被评为亮点论文。该项目采用Swin Transformer骨干网络,在gIoU指标上达到63.60%的性能。GRES项目不仅发布了新数据集,还开源了代码实现,支持ResNet-50和Swin-Tiny等多种骨干网络,为研究人员提供了多样化选择。项目的GitHub仓库提供了详细的安装说明、推理和训练代码,以及预训练模型。
UNetPlusPlus - 嵌套U-Net架构优化医学图像分割
GithubUNet++医学影像卷积神经网络图像分割开源项目深度学习
UNet++是一种改进的医学图像分割架构,通过重新设计跳跃连接和密集连接解码器,解决了U-Net的架构深度和连接设计问题。项目提供Keras和PyTorch实现,并获得多个第三方支持。UNet++在医学图像分割任务中表现优异,为研究提供了有力工具。该项目已在GitHub开源,欢迎研究者使用和贡献。
swin2SR-realworld-sr-x4-64-bsrgan-psnr - 基于SwinV2的实景图像4倍超分辨率模型
GithubHuggingfaceSwin2SR图像处理图像超分辨率开源项目模型深度学习计算机视觉
Swin2SR是一款图像超分辨率模型,支持图像4倍放大。该模型由Conde等人开发,基于SwinV2 Transformer架构,专注于解决实际场景中的图像超分辨率问题,可有效处理压缩图像的放大和修复。模型提供完整的官方文档支持。
MagNet - 多尺度语义分割框架提升图像精度
GithubMagNet卷积神经网络多尺度框架开源项目语义分割高分辨率数据集
MagNet是一种多尺度语义分割框架,采用多阶段处理方法解决高分辨率图像中的局部歧义问题。每个处理阶段对应一个放大级别,实现从粗到细的信息传播。在城市景观、航拍场景和医学图像等高分辨率数据集上的实验显示,MagNet的性能显著超越现有方法,为高分辨率图像的精确语义分割提供了新的技术方案。
PFENet - 优化少样本分割的先验引导特征增强网络
GithubPFENet少样本分割开源项目深度学习特征提取语义分割
PFENet作为少样本分割网络的代表作,利用先验引导特征增强技术优化分割效果。在PASCAL-5i和COCO等主流数据集上,PFENet展现出卓越性能。该开源项目包含完整实现代码、预训练模型和详细文档,为计算机视觉研究提供了宝贵资源。
mask2former-swin-tiny-coco-instance - Mask2Former模型:统一处理实例、语义和全景图像分割
GithubHuggingfaceMask2Former图像分割实例分割开源项目模型深度学习计算机视觉
Mask2Former是一个先进的图像分割模型,基于Swin骨干网络在COCO数据集上训练。它采用统一的方法处理实例、语义和全景分割任务,通过预测掩码和标签来完成分割。该模型引入多尺度可变形注意力Transformer和掩码注意力Transformer解码器,在性能和效率上超越了先前的MaskFormer模型。Mask2Former提供了简单的使用方法和代码示例,方便研究人员和开发者在图像分割领域进行应用和研究。
UniMatch - 革新半监督语义分割的弱到强一致性方法
GithubUniMatch半监督学习开源项目深度学习计算机视觉语义分割
UniMatch是一个创新的半监督语义分割模型,适用于自然、遥感和医学图像分析。该模型重新定义了弱到强的一致性概念,在Pascal VOC、Cityscapes和COCO等多个标准数据集上实现了领先性能。UniMatch在各种标注比例下均优于现有方法,推动了半监督语义分割技术的发展。
u-net - 使用Keras库构建深度神经网络的教程
GithubKerasTensorFlowU-NetUltrasound Nerve Segmentation开源项目深度学习
本教程使用Keras库构建深度神经网络,用于超声图像神经分割,特别适用于Kaggle竞赛。从数据预处理、模型定义、训练到提交文件生成,教程提供了详尽的步骤说明。实验表明该方法在测试图像中取得约0.57的得分,为后续优化提供了出发点。
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。
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