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poolformer

视觉任务中MetaFormer架构的应用及其效能

该项目展示了MetaFormer架构在视觉任务中的应用,特别通过简单的池化操作实现token混合。研究证实,基于这种方法的PoolFormer模型在ImageNet-1K验证集上表现优于DeiT和ResMLP。此外,后续工作介绍了IdentityFormer、RandFormer等MetaFormer基线模型。本项目证明了Transformer模型的竞争力主要来源于其通用架构MetaFormer,而非特定的token混合器。

Flowformer - Flowformer 利用保护流网络实现 Transformer 线性化和长序列处理
FlowformerGithubTransformer开源项目注意力机制流网络理论线性复杂度
Flowformer 是一种 Transformer 模型,通过引入保护流网络理论,实现了线性复杂度的注意力机制。它能够处理超过4000多个标记的长序列,在视觉、自然语言处理、时间序列和强化学习等领域表现优异。在长序列建模任务中,Flowformer 的平均准确率达到56.48%,超过了 Performer 和 Reformer 等现有方法。该项目不依赖特定归纳偏置,提供了核心代码实现和多个领域的应用示例,为研究人员和开发者提供了一个通用的基础模型。
segformer-b1-finetuned-ade-512-512 - SegFormer-b1在ADE20k数据集上微调的语义分割模型
GithubHuggingfaceSegFormerTransformer图像处理开源项目模型深度学习语义分割
SegFormer-b1是一种针对语义分割任务的深度学习模型,在ADE20k数据集上进行了微调。该模型结合了层次化Transformer编码器和轻量级MLP解码头,在512x512分辨率下展现出优秀的分割效果。模型经过ImageNet-1k预训练后,通过添加解码头并在特定数据集上微调,可直接应用于语义分割或作为其他相关任务的基础。
mask2former-swin-large-coco-instance - 使用Swin骨干的高效图像分割Transformer模型
COCOGithubHuggingfaceMask2Former图像分割实例分割开源项目模型语义分割
Mask2Former在COCO数据集上的实例分割中表现出色,采用Swin骨干网,通过掩码预测和标签分类统一处理多种分割任务。相比MaskFormer,其改进的多尺度变形注意力机制提升了性能,并且不增加计算量的情况下优化了训练效率。此模型可以用于实例分割,提供多种微调版本供不同需求使用。
segformer-b3-finetuned-ade-512-512 - 改进版SegFormer模型,提升语义分割精度与效率
ADE20kGithubHuggingfaceSegFormerTransformers图像分割开源项目模型语义分割
SegFormer在ADE20k数据集上微调后,在高分辨率下展现出卓越的语义分割能力。它结合了层次Transformer编码器和轻便MLP解码器,通过ImageNet-1k预训练和后续微调,适合多样化的图像分割应用,提供多种版本以匹配不同需求。
segformer-b5-finetuned-ade-640-640 - SegFormer-b5模型用于ADE20k数据集的语义分割
GithubHuggingfaceSegFormerTransformer图像处理开源项目模型深度学习语义分割
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。
mit-b4 - 使用SegFormer预训练模型提升语义分割效率
GithubHugging FaceHuggingfaceImageNetSegFormerTransformer开源项目模型语义分割
此项目提供SegFormer的b4-sized预训练模型,具有分层Transformer和轻量级MLP解码头,在ADE20K和Cityscapes等基准上展现出色性能。经过ImageNet-1k预训练的SegFormer可用于下游任务微调,满足多种应用需求。用户可在[模型库](https://huggingface.co/models?other=segformer)中根据任务需求选择合适版本,优化图像分割效果。
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。
mit-b5 - SegFormer层次化Transformer编码器预训练模型
GithubHuggingfaceSegFormerTransformer图像分类开源项目模型语义分割预训练模型
SegFormer (b5-sized) encoder是一个在ImageNet-1k上预训练的语义分割模型。它采用层次化Transformer编码器结构,为下游任务微调提供基础。该模型在ADE20K和Cityscapes等语义分割基准测试中表现优异,同时也适用于图像分类等相关任务。用户可通过简洁的Python代码轻松调用此模型进行实验和应用开发。
MetaTransformer - 统一12种模态的多模态学习框架
GithubMeta-Transformer人工智能多模态学习开源项目深度学习计算机视觉
Meta-Transformer是一个创新的多模态学习框架,可处理12种不同模态的数据,包括自然语言、图像、点云和音频等。该框架采用共享编码器架构和数据到序列转换方法,支持分类、检测和分割等多种任务。项目提供开源预训练模型和代码实现,为多模态AI研究提供了有力支持。
toolformer-pytorch - 语言模型自主学习工具使用,提高API调用效率
API调用GithubMetaAIPytorchStability.aiToolformer开源项目
Toolformer-Pytorch是由MetaAI开发的开源项目,旨在使语言模型能够自主调用API工具来完成任务。得益于Stability.ai的支持和开源社区的贡献,该项目显著提升了语言模型对工具的理解和使用能力。无论是时间查询还是简单的数学运算,Toolformer都表现出色,同时通过优化和微调,降低了文本困惑度。安装简单,适用于各种Python环境。
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