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通过单一模型实现多任务图像分割的统一框架

OneFormer通过单一架构实现语义、实例和全景分割的统一处理。基于ADE20k数据集训练并采用Swin主干网络,这个紧凑型模型仅需一次训练即可完成多种图像分割任务。其独特的任务令牌机制实现了训练引导和推理动态化,为图像分割领域提供了高效的解决方案。

MixFormerV2 - 高效全Transformer跟踪模型 实现CPU实时运行
GithubMixFormerV2Transformer开源项目模型蒸馏目标跟踪神经网络
MixFormerV2是一个统一的全Transformer跟踪模型,无需密集卷积操作和复杂评分预测模块。该模型提出四个关键预测token,有效捕捉目标模板与搜索区域的相关性。项目还引入新型蒸馏模型压缩方法,包括密集到稀疏和深层到浅层两个阶段。MixFormerV2在LaSOT和TNL2k等多个基准测试中表现优异,分别达到70.6%和57.4%的AUC,同时在GPU上保持165fps的推理速度。值得注意的是,MixFormerV2-S是首个在CPU上实现实时运行的基于Transformer的单流跟踪器。
lang-seg - 语言驱动的零样本语义图像分割模型
CLIPGithubLSeg开源项目计算机视觉语义分割零样本学习
LSeg是一种语言驱动的语义图像分割模型,结合文本编码器和Transformer图像编码器。它能将描述性标签与图像像素对齐,实现高效零样本分割。LSeg在多个数据集上表现出色,无需额外训练即可泛化到新类别。该模型在固定标签集上可与传统算法媲美,为语义分割任务提供了灵活有力的解决方案。
sam-vit-huge - SAM 革新性的通用图像分割模型
AI模型GithubHuggingfaceSAM图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉
Segment Anything Model (SAM) 是Facebook Research开发的先进图像分割模型。它能根据点或框等简单提示生成精确的对象蒙版,在1100万图像和11亿蒙版的大规模数据集上训练。SAM具备强大的零样本迁移能力,可应用于多种分割任务。模型由视觉编码器、提示编码器和蒙版解码器构成,既可生成单个目标蒙版,也能自动分割整图所有对象。SAM为计算机视觉领域带来了新的可能性。
1d-tokenizer - 创新1D图像分词框架实现高效图像处理
GithubTiTok图像标记化开源项目生成模型神经网络计算机视觉
1d-tokenizer项目开发了创新的1D图像分词框架,将256×256图像压缩至32个离散标记。该技术突破2D分词限制,提供更灵活紧凑的图像表示。相比扩散模型,生成速度提升数百倍,同时维持高质量输出。研究还深入探讨1D图像分词特性,为图像处理领域开辟新方向。
ModuleFormer - 高效可扩展的模块化语言模型架构
GithubMoLMModuleFormer大语言模型开源项目模块化稀疏激活
ModuleFormer是一种新型MoE架构,结合棒断注意力头和前馈专家两种专家类型。通过稀疏激活,实现高效性、可扩展性和专业化。基于此架构的MoLM语言模型系列,参数规模40亿到80亿不等,在提高吞吐量的同时保持性能,易于扩展新知识和针对特定任务优化。MoLM在多项基准测试中展现出优秀的效率和性能。
mformer-care - 基于Transformers的多模态深度学习模型
GithubHuggingfacetransformers开源开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
mformer-care是一个基于Hugging Face Transformers库开发的开源项目,采用MIT许可证,支持英语语言处理。该项目利用Transformer架构实现多模态数据的处理与分析。
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。
segment-anything-fast - 高性能图像分割模型加速框架
AI模型加速GithubPyTorchSegment Anything图像分割开源项目推理优化
segment-anything-fast是基于Facebook's segment-anything的优化版本,专注于提高图像分割模型的性能。通过整合bfloat16、torch.compile和自定义Triton内核等技术,该项目显著提升了模型推理速度。它支持多种优化方法,如动态int8对称量化和2:4稀疏格式,同时保持了简单的安装和使用流程。这使得开发者能够轻松替换原始segment-anything,实现更高效的图像分割。该优化框架适用于需要实时或大规模图像分割处理的应用,如自动驾驶、医疗影像分析或视频编辑等领域,可显著提高处理效率和资源利用率。
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。
UniRef - 跨空间时间的统一视觉对象分割模型
GithubUniRef++参考对象分割开源项目深度学习目标分割视频对象分割
UniRef++是一个统一的视觉模型,可同时处理指代图像分割、少样本分割、指代视频对象分割和视频对象分割四种任务。其核心UniFusion模块能高效注入多种参考信息,不仅性能优异,还可作为SAM等基础模型的插件组件使用。该模型在多个benchmark上展现出色表现,体现了其在对象分割领域的通用性和扩展性。
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