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OneFormer单一模型在多任务图像分割中实现卓越表现

语义分割实例分割 OneFormer 图像分割模型 Github 开源项目 ADE20k Huggingface

OneFormer模型借助单一架构和模块在ADE20k数据集上进行训练，适用于语义、实例和全景分割。通过使用任务令牌，该模型能够动态调整以满足不同任务要求，不仅显著优化了分割效果，还具备替代专门化模型的潜力。

文档

VoxFormer - 基于稀疏体素变换器的相机驱动3D语义场景补全方法

3D语义场景补全CVPRGithubVoxFormer开源项目计算机视觉语义分割

VoxFormer是一种基于Transformer的创新框架，仅通过2D图像即可生成完整的3D语义体素。它采用两阶段设计：先从深度估计生成可见占据体素查询，再通过密集化阶段生成完整3D体素。在SemanticKITTI数据集上，VoxFormer在几何和语义方面分别提升了20.0%和18.1%，同时将训练所需GPU内存减少约45%。这为相机驱动的3D语义场景补全任务提供了一个强有力的基线。

poolformer - 视觉任务中MetaFormer架构的应用及其效能

CVPR 2022GithubMetaFormerPoolFormerTransformer图像分类开源项目

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。

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。

CrossFormer - 融合跨尺度注意力的高效视觉Transformer

CrossFormer++Github图像分类开源项目目标检测视觉Transformer跨尺度注意力

CrossFormer++是一种创新的视觉Transformer模型，通过跨尺度注意力机制解决了不同尺度对象特征间建立关联的问题。该模型引入跨尺度嵌入层和长短距离注意力等设计，并采用渐进式分组策略和激活冷却层来平衡性能与计算效率。在图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务中表现优异，尤其在密集预测任务中效果显著。CrossFormer++为计算机视觉领域提供了一种灵活高效的新型架构。

semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型

GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库

该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型，支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景，涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型，支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新，包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集，实现高效的语义分割。

caformer_b36.sail_in22k_ft_in1k - CAFormer图像分类模型基于MetaFormer设计

CAFormerGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取

CAFormer基于MetaFormer架构，支持由ImageNet-22k预训练和ImageNet-1k微调，旨在增强图像识别能力。拥有98.8M参数与23.2 GMACs，擅长处理224x224像素图像。通过TIMM库访问，这款图像分类/特征骨干模型能够提升图像理解及特征提取，适用于图像分类、特征提取和图像嵌入等多种视觉任务。

metaformer - 一系列视觉基线模型

CAFormerConvFormerGithubIdentityFormerMetaFormerRandFormer开源项目

MetaFormer项目推出多款视觉基线模型，包括IdentityFormer、RandFormer、ConvFormer和CAFormer。这些模型在ImageNet-1K数据集上表现出色，根据不同的token mixer架构，如身份映射、全局随机混合、可分离深度卷积和自注意机制，在224x224分辨率下的Top-1准确率均超过80%。特别是CAFormer，在无外部数据或蒸馏的条件下，达到85.5%的准确率记录。这些模型已集成到timm库中，方便应用和扩展。

MaskDINO - 统一的Transformer架构革新目标检测与分割任务

GithubMask DINOtransformer图像分割开源项目深度学习目标检测

MaskDINO项目提出统一的Transformer架构，整合目标检测、全景分割、实例分割和语义分割任务。该架构实现检测与分割的协同，并在COCO、ADE20K和Cityscapes等主要数据集上取得领先成果。在相同条件下，MaskDINO的性能超越了现有方法，展现出在视觉任务中的卓越潜力。

GroupMixFormer - 视觉Transformer的群组混合注意力革新

GithubGroupMixFormer图像分类开源项目自注意力机制视觉Transformer计算机视觉

GroupMixFormer是一种创新的视觉Transformer模型,引入群组混合注意力(GMA)机制来增强传统自注意力。GMA可同时捕捉不同尺度的token和群组相关性,显著提升模型表征能力。在多项计算机视觉任务中,GroupMixFormer以较少参数实现了领先性能。其中GroupMixFormer-L在ImageNet-1K分类上达到86.2% Top-1准确率,GroupMixFormer-B在ADE20K分割上获得51.2% mIoU,展现出强大潜力。

segformer_b2_clothes - SegFormer B2服装和人体语义分割模型

GithubHuggingfaceSegFormer人体分割图像分割开源项目模型衣物分割语义分割

这个开源项目利用SegFormer B2模型在ATR数据集上进行微调，实现了服装和人体分割功能。模型可识别17个语义类别，包括背景、服饰部件和身体部位。评估显示模型平均IoU为0.69，在多数类别中表现良好。项目还提供了简洁的示例代码，便于研究人员和开发者在实际应用中快速部署。

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