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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。

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。
UPR-Net - 创新的轻量级视频帧插值网络
GithubUPR-Net光流估计开源项目深度学习视频插帧金字塔递归网络
UPR-Net是一种创新的统一金字塔递归网络,用于视频帧插值。该网络采用轻量级递归模块进行双向光流估计和中间帧合成,通过金字塔框架实现迭代细化。尽管参数量仅为1.7M,UPR-Net在多个基准测试中表现出色,特别是在大运动场景下效果显著。项目提供完整的模型训练、测试和评估实现,包括在Vimeo90K、UCF101、SNU-FILM和4K1000FPS等数据集上的评估结果。
segformer-b0-finetuned-ade-512-512 - SegFormer-b0模型实现高效语义分割
GithubHuggingfaceSegFormer图像处理开源项目模型深度学习计算机视觉语义分割
SegFormer-b0是一个在ADE20k数据集上微调的语义分割模型,采用512x512分辨率。其特点是结合了层次化Transformer编码器和轻量级MLP解码头,在语义分割任务中表现优异。模型经过ImageNet-1k预训练后,添加解码头并在特定数据集上微调。研究者可直接应用于语义分割,或根据需求选择针对性微调的版本。
segformer-b5-finetuned-cityscapes-1024-1024 - SegFormer-b5模型在CityScapes数据集上微调的语义分割应用
GithubHuggingfaceSegFormerTransformer图像处理开源项目模型深度学习语义分割
SegFormer-b5是一个在CityScapes数据集上微调的语义分割模型。它结合层次化Transformer编码器和轻量级MLP解码头,在1024x1024分辨率下展现优秀性能。该模型经ImageNet-1k预训练后,通过添加解码头并在特定数据集微调,可应用于自动驾驶场景理解等多种语义分割任务。
unet.cu - UNet扩散模型的高性能CUDA实现
CUDAGithubUNet卷积神经网络图像生成开源项目深度学习
这个开源项目使用纯C++/CUDA实现了UNet扩散模型训练框架,支持无条件扩散。框架包含线性层、组归一化、注意力等核心算子的GPU加速实现,重点优化3x3卷积。通过多次迭代提升CUDA kernel性能,训练速度达PyTorch的40%。项目展示了深度学习框架在GPU上的高效实现过程,为相关开发提供参考。
swin_tiny_patch4_window7_224.ms_in1k - Swin Transformer: 基于移位窗口的层级视觉模型
GithubHuggingfaceImageNetSwin Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取
swin_tiny_patch4_window7_224.ms_in1k是一个基于Swin Transformer架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上预训练。该模型包含2830万参数,支持224x224像素输入,可用于图像分类和特征提取。它采用分层视觉Transformer结构和移位窗口技术,提高了效率和性能。研究者可通过timm库便捷地使用此模型进行推理或进一步训练,适用于各种计算机视觉任务。
ISBNet - 高效准确的3D点云实例分割网络实现先进场景理解
3D点云GithubISBNet实例分割开源项目深度学习计算机视觉
ISBNet是一种创新的3D点云实例分割网络,采用实例感知采样和框感知动态卷积技术。通过多任务学习方法和轴对齐边界框预测,ISBNet在ScanNetV2、S3DIS和STPLS3D等数据集上实现了领先的分割精度,同时保持快速推理速度。该方法有效解决了密集场景中相同语义类别物体的分割问题,为3D场景理解提供了新的解决方案。
face-parsing - Segformer语义分割模型实现精准人脸解析
CelebAMask-HQGithubHuggingfacenvidia/mit-b5transformers开源项目模型语义分割面部解析
face-parsing是一个基于Segformer的语义分割模型,专注于人脸解析任务。该模型由nvidia/mit-b5在CelebAMask-HQ数据集上微调,可精确识别和分割19个人脸关键区域。支持Python和浏览器环境,提供详细使用指南。适用于人脸分析和编辑应用,但使用时需考虑潜在的社会偏见问题。
mit-b1 - SegFormer分层Transformer编码器用于语义分割
GithubHuggingfaceSegFormerTransformer图像分割开源项目机器学习模型语义分割
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
GithubHuggingfaceSegFormerTransformer图像处理开源项目模型深度学习语义分割
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。
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