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InSPyReNet

优化显著目标检测的高分辨率图像金字塔网络

InSPyReNet显著性目标检测高分辨率图像图像金字塔PyTorchGithub开源项目

本项目介绍了一种基于图像金字塔的显著目标检测框架，称为逆显著性金字塔重构网络（InSPyReNet）。该方法无需高分辨率数据集即可进行高分辨率预测，并通过多尺度的图像融合解决感受野差异问题。实验结果表明，InSPyReNet在多项显著目标检测指标和边界精度上优于现有方法。项目提供了PyTorch实现，支持多GPU训练，且在HuggingFace等平台上提供了Web演示和命令行工具。

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介绍相关项目
InternImage - 突破大规模视觉基础模型性能极限
GithubInternImage图像分类大规模视觉模型开源项目目标检测语义分割
InternImage是一款采用可变形卷积技术的大规模视觉基础模型。它在ImageNet分类任务上实现90.1%的Top1准确率,创下开源模型新纪录。在COCO目标检测基准测试中,InternImage达到65.5 mAP,成为唯一突破65.0 mAP的模型。此外,该模型在涵盖分类、检测和分割等任务的16个重要视觉基准数据集上均展现出卓越性能,树立了多个领域的新标杆。
regnety_120.sw_in12k_ft_in1k - 高级图像分类模型，优化大规模数据集的性能
GithubHuggingfaceRegNetY图像分类开源项目数据集模型特征提取预训练
RegNetY-12GF模型致力于图像分类，先在ImageNet-12k上预训练，再在ImageNet-1k上微调。其结构支持多项增强功能，如随机深度和梯度检查点，提高模型准确性和效率。基于timm库实现，广泛用于特征图提取和图像嵌入，适用于多种图像处理场景。
RGT - 递归泛化Transformer模型实现高效图像超分辨率
GithubRGTTransformer全局上下文图像超分辨率开源项目自注意力机制
RGT项目提出递归泛化Transformer模型,通过创新的自注意力机制高效捕获图像全局信息。该模型结合局部和全局特征,在图像超分辨率任务中实现了优异性能,为高质量图像重建提供新思路。实验结果显示RGT在多个评估指标上超越了现有先进方法。
image-super-resolution - Keras实现的高质量图像超分辨率，支持多种网络结构和训练脚本
GANGithubImage Super-ResolutionKerasPSNRResidual Dense Networks开源项目
本项目旨在通过实现多种残差密集网络（RDN）和残差在残差密集网络（RRDN）来提升低分辨率图像的质量，并支持Keras框架。项目提供了预训练模型、训练脚本以及用于云端训练的Docker脚本。适用于图像超分辨率处理，兼容Python 3.6，开源并欢迎贡献。
inceptionnext - 结合Inception和ConvNeXt优势的高效图像识别模型
ConvNeXtGithubInceptionNeXt卷积神经网络图像分类开源项目深度学习
InceptionNeXt是一种创新的图像识别模型，融合了Inception的设计理念和ConvNeXt的架构。通过分解大型深度卷积核，该模型在速度和准确率方面取得了平衡，达到了ResNet-50的速度和ConvNeXt-T的精度。在ImageNet数据集上，InceptionNeXt展现出卓越性能，推动了计算机视觉领域的发展。研究团队提供了多种规模的预训练模型，适用于不同的应用场景。
HyperInverter - 超网络技术实现高质量StyleGAN图像反演
GAN反演GithubStyleGAN人脸生成图像编辑开源项目超网络
HyperInverter是一种两阶段StyleGAN反演方法,结合编码器和超网络实现高质量图像重建、良好可编辑性和快速推理。实验表明,该方法在保持编码器级推理速度的同时,重建质量显著优于现有编码器方法,接近优化方法。在人脸和建筑图像上均取得出色效果。
iSeeBetter - 时空融合视频超分辨率方法
GithubPyTorch图像质量开源项目深度学习生成对抗网络视频超分辨率
iSeeBetter是一种新型视频超分辨率算法,结合循环生成反投影网络和SRGAN,从相邻帧中提取时空信息。采用四重损失函数优化模型,在多数场景下超越现有方法,实现更高质量的视频放大效果。该方法融合了单帧和多帧超分辨率技术,为视频画质提升提供了新的解决方案。
SRGAN-PyTorch - 基于GAN的单图像超分辨率实现
GithubPyTorchSRGAN图像处理开源项目生成对抗网络超分辨率
SRGAN-PyTorch是一个开源项目，实现了基于生成对抗网络的单图像超分辨率算法。该项目能够将图像放大4倍，同时保持高质量和细节。它提供了完整的训练和测试流程，包括预训练模型、数据集处理脚本和性能评估。研究者和开发者可以利用此项目复现原论文结果或在自定义数据上应用SRGAN技术。
res2net101_26w_4s.in1k - Res2Net101多尺度骨干网络实现高效图像分类和特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-1kRes2Nettimm图像分类开源项目模型特征提取
res2net101_26w_4s.in1k是基于Res2Net架构的图像分类模型，通过ImageNet-1k数据集训练而成。该模型采用多尺度设计，在图像分类和特征提取方面表现优异。它拥有4520万个参数，适用于224x224尺寸的图像处理。除图像分类外，还支持特征图提取和图像嵌入功能。研究人员和开发者可通过timm库便捷地将此模型应用于多种计算机视觉任务。
HorNet - 基于递归门控卷积的高效视觉骨干网络
GithubHorNetImageNetPyTorchRecursive Gated Convolution开源项目高阶空间交互
HorNet是一个基于递归门控卷积的视觉骨干网络家族，专注于高效的高阶空间交互。项目提供了多个在ImageNet数据集上训练和评估的模型，如HorNet-T、HorNet-S和HorNet-B，广泛应用于图像分类和点云理解等领域。项目页面提供详细的训练和评估说明及模型下载链接。HorNet在提升图像和3D对象分类精度方面表现优异，是计算机视觉研究中的重要工具。
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