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yolos-fashionpedia

时尚领域物品检测的精细化模型

该模型专注于时尚领域的目标检测,识别多种服饰及配饰类别,包括衬衫、外套、帽子、鞋等。采用微调后的YOLOS架构,并使用Fashionpedia数据集训练,为时尚分析提供准确的识别功能。实现细节可在项目源码查看。

fashion-clip - 专为时尚领域优化的对比语言视觉学习模型
CLIPFashionCLIPGithubHugging Face开源项目时尚行业模型
FashionCLIP是一个为时尚行业优化的CLIP模型,用于提升商品检索、分类和时尚分析的表现。通过超过70万对图像和文本数据进行微调,FashionCLIP在零样本场景下表现出色。更新版FashionCLIP 2.0采用更多训练数据,显著提高了FMNIST、KAGL和DEEP数据集的性能。项目提供开源代码和模型权重,可在Hugging Face上获取,并支持多种API和教程便于上手。
yolos-small - 基于Vision Transformer的高效物体检测模型
COCO数据集GithubHuggingfaceYOLOS图像识别开源项目模型目标检测视觉模型
YOLOS是一种基于Vision Transformer的物体检测模型,在COCO 2017数据集上进行了微调。该模型采用DETR损失函数训练,使用双向匹配损失和匈牙利算法优化参数。YOLOS-small版本在COCO验证集上达到36.1 AP的性能,而基础版本可达到与DETR相当的42 AP。YOLOS为计算机视觉领域提供了一种简单高效的物体检测方案,适用于多种目标检测场景。
yolos-small-finetuned-license-plate-detection - 车牌识别微调模型提升物体检测能力
GithubHuggingfaceYOLOS开源项目模型模型微调目标检测视觉Transformer车牌识别
YOLOS小型模型经过微调适用于车牌检测,使用5200张图片进行训练,并在380张图片上验证,实现49.0的平均精度。模型支持PyTorch平台,并通过Python代码执行对象检测与边界框预测。其此前版本曾在ImageNet-1k和COCO 2017数据集上进行训练,具备卓越的识别性能。
multimodal-garment-designer - 利用多模态潜变量扩散模型进行人类为中心的时尚图像编辑
Dress CodeGithubMultimodal Garment DesignerVITON-HD开源项目时尚图像编辑潜在扩散模型
本项目通过多模态条件时尚图像编辑,优化服装设计流程,生成符合文本、人体姿势和服装草图等多种输入模态的时尚图像。采用的新架构基于潜变量扩散模型,并且扩展了Dress Code和VITON-HD数据集,实验结果显示该方法在图像现实性和输入一致性方面效果显著。更多详情请参阅官方文档及GitHub仓库。
segformer-b3-fashion - 高效精准的时尚服饰语义分割模型
GithubHuggingfaceSegFormer图像分割开源项目服装识别模型深度学习计算机视觉
SegFormer-b3-fashion是一个基于SegFormer架构的语义分割模型,针对时尚服饰领域进行了优化。该模型可识别和分割图像中46种不同的服饰元素,涵盖衣物、配饰和细节特征。它采用transformer技术,在保持精确度的同时提供高效设计,适用于时尚分析和虚拟试衣等应用场景。
yolos-tiny - 轻量级Vision Transformer目标检测模型
COCO数据集GithubHuggingfaceYOLOS图像处理开源项目模型目标检测视觉转换器
YOLOS-tiny是基于Vision Transformer的轻量级目标检测模型,在COCO 2017数据集上微调。模型采用简单架构,通过双边匹配损失训练,可预测物体类别和边界框。在COCO验证集上达到28.7 AP,与复杂框架性能相当。YOLOS-tiny为资源受限场景提供高效目标检测方案,适用于各种计算机视觉应用。
yolov10x - 高效的实时端到端物体检测工具
GithubHuggingfacePyTorchYOLOv10对象检测开源项目模型深度学习计算机视觉
YOLOv10是一个高效的端到端物体检测开源项目,支持在COCO等数据集上进行准确的训练和验证。通过整合PyTorch模型资源,用户可简便地安装和应用。本项目支持从预训练模型进行迁移学习,适合多种计算机视觉应用需求,是追求速度与精度的理想选择。
marqo-fashionCLIP - 基于CLIP的时尚图像检索与分类开源模型
GithubHuggingfaceMarqo-FashionCLIP图像分类多模态检索开源项目性能评估时尚搜索模型
Marqo-FashionCLIP是一个基于CLIP架构的时尚图像检索和分类模型。模型采用广义对比学习技术,支持处理文本描述、类别、风格、颜色和材质等多维度特征。在Atlas、DeepFashion等6个公开数据集的评测中,该模型在文本到图像检索、类别分类等任务上取得了优异表现。开发者可通过Hugging Face、OpenCLIP或Transformers.js等框架使用此模型。
yolov10m - 高效的实时目标检测系统
COCO数据集GithubHuggingfacePyTorchYOLOv10开源项目模型目标检测计算机视觉
YOLOv10m是一个开源的目标检测项目,利用PyTorch模型和COCO数据集实现高效的计算机视觉解决方案。用户可以方便地进行训练、验证,并将模型上传至库,非常适合多种技术水平的使用者进行实时目标检测应用。
fashion-images-gender-age-vit-large-patch16-224-in21k-v3 - 基于Vision Transformer的时尚图像性别年龄识别模型
GithubHuggingfaceViT模型图像分类开源项目时尚图像分析模型模型微调计算机视觉
该模型基于Google的ViT-Large-Patch16-224-In21k在时尚图像数据集上微调,专门用于识别时尚图像中的性别和年龄。经过5轮训练后,模型在评估集上实现了99.60%的准确率,验证损失降至0.0223。这一高精度模型可为时尚行业的个性化推荐和营销分析提供数据支持。
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