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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
resnest101e.in1k - ResNeSt101e 基于ResNet架构的高性能分离注意力图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetResNeSt图像分类开源项目模型深度学习神经网络
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SparseBEV - 多摄像头视频中的高性能稀疏3D目标检测技术
GithubICCV 2023PyTorchSparseBEVnuScenes开源项目立体检测
SparseBEV利用多摄像头视频实现高性能稀疏3D目标检测，得到ICCV 2023的认可，并提供PyTorch实现、训练和评估指南。新发布的SparseOcc展示了全稀疏架构支持多种预训练权重和配置文件。用户可使用提供的代码进行可视化和模型优化，实现高效3D检测。兼容不同版本的PyTorch和CUDA，表现卓越。
nest_base_jx.goog_in1k - NesT模型：高精度图像分类的嵌套层次Transformer架构
GithubHuggingfaceImageNetNesT图像分类开源项目模型深度学习神经网络
NesT (Nested Hierarchical Transformer) 是一种创新的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。该模型拥有6770万参数，支持图像分类、特征提取和图像嵌入等多种应用。NesT模型在JAX中原始训练，后被移植到PyTorch，展现出优秀的准确性、数据效率和可解释性，为计算机视觉领域提供了新的研究方向。
retinaface - 深度学习人脸检测和标志识别工具
GithubPythonRetinaFace人脸检测人脸识别开源项目深度学习
RetinaFace是一个基于深度学习的高效人脸检测工具，能够在人群中准确检测人脸，并识别人脸标志。它是insightface项目的一部分，支持TensorFlow和MxNet。通过pip安装后，RetinaFace可以检测图像中的人脸并返回坐标和标志。结合ArcFace，形成了完整的人脸识别管线。其功能包括检测、对齐、标准化、表示和验证，显著提升了识别准确性。适用于需要高精度人脸识别的应用场景，并支持社区贡献和多种方式的支持。
PyDIff - 金字塔扩散模型提升低光照图像增强效果
GithubIJCAI 2023PyDiff低光照图像增强开源项目扩散模型深度学习
PyDiff项目利用金字塔扩散模型技术增强低光照图像。在LOL数据集上，其PSNR达27.09，SSIM为0.93，展现出优异性能。项目开源了训练和测试代码，支持多GPU训练，并可用于自定义低级任务数据集。PyDiff为低光照图像增强研究提供了有力工具。
BiRefNet_lite - 高效双边参考处理 解锁高分辨率图像分割技术
BiRefNetGithubHuggingface二分法图像分割开源项目模型迷彩物体检测高分辨率
BiRefNet是一种基于双边参考的高分辨率二分类图像分割模型，在DIS、HRSOD和COD三项任务中表现出色。该模型支持高分辨率图像处理，提供Python接口和在线推理演示。用户可通过HuggingFace快速加载或选择本地部署。BiRefNet适用于背景去除、显著目标检测等多种图像分割场景，具有较强的通用性。
distrifuser - 高效分布式并行推理助力高分辨率图像生成
DistriFusionGPU加速Githubdiffusion模型并行推理开源项目高分辨率
DistriFusion是一种用于高分辨率扩散模型的分布式并行推理算法。该方法无需额外训练，通过多GPU协同工作加速推理过程，同时保持图像质量。其创新的补丁交互技术解决了传统方法的碎片化问题，在高分辨率图像生成任务中显著提升了性能。该项目已在CVPR 2024被评为亮点工作，并开源了相关代码。
tf_efficientnet_b5.ns_jft_in1k - 精准描述EfficientNet的图像分类与特征提取能力
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNetNoisy Studenttimm图像分类开源项目模型
模型tf_efficientnet_b5.ns_jft_in1k，根植于EfficientNet，经过Noisy Student半监督学习技术在Tensorflow上训练后移植至PyTorch，专用于ImageNet-1k和JFT-300m未标记数据集的图像分类，具有优越的准确性和效能。其结构简洁，具备卓越的特征提取和图像嵌入能力，在多种计算机视觉任务中广泛应用。
insightface - 综合人脸分析开源工具库
GithubInsightFace人脸对齐人脸检测人脸识别开源项目深度学习
InsightFace是一个综合人脸分析开源工具库,基于PyTorch和MXNet实现。它涵盖人脸识别、检测和对齐等多个任务,提供高效算法、训练数据和网络设计。支持ArcFace、RetinaFace等方法,并包含多种网络骨干。该项目还提供评估流程和预训练模型,适用于人脸分析的研究与应用。
HAT - 激活更多像素的图像超分辨率转换器
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HAT是一个开源的图像超分辨率项目，采用混合注意力转换器架构。它在Set5、Urban100等数据集上达到了最先进水平，参数量为20.8M。HAT还提供了小型模型版本和用于真实世界超分辨率的GAN模型，能够处理各种图像重建任务。
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