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DIS

高精度二值图像分割方法,优化模型与即将发布的V2.0数据集

简要介绍高精度二值图像分割(DIS)任务的新进展,包括ECCV 2022接受的论文、DIS5K数据集V1.0和即将发布的V2.0版本。DIS任务应用于3D建模、图像编辑、艺术设计、静态图像动画和增强现实等领域。目前发布的为学术版本模型,用户可通过链接下载预训练权重进行推理。优化模型和更全面的数据集即将发布,敬请关注。

EVF-SAM - 基于早期视觉语言融合的文本引导图像分割模型
EVF-SAMGithubSAM模型图像分割开源项目视觉语言融合语义分割
EVF-SAM项目通过早期视觉语言融合技术扩展了SAM模型的能力,实现高精度的文本引导图像分割。该模型在T4 GPU上可在几秒内完成推理,计算效率高。最新版本基于SAM-2支持视频分割,展现了零样本文本引导视频分割能力。EVF-SAM在多个数据集上表现出色,为计算机视觉领域提供了新的解决方案。
dinov2 - 通过无监督学习构建强大视觉特征的先进方法
DINOv2GithubVision Transformer开源项目自监督学习视觉特征计算机视觉
DINOv2是一种先进的无监督视觉特征学习方法,在1.42亿张未标注图像上预训练后生成高性能、鲁棒的通用视觉特征。这些特征可直接应用于多种计算机视觉任务,仅需简单线性分类器即可实现优异效果。DINOv2提供多种预训练模型,包括带寄存器的变体,在ImageNet等基准测试中表现卓越。
DSINE - 创新表面法线估计技术提高精度和适应性
DSINEGithub开源项目归纳偏置深度学习表面法线估计计算机视觉
DSINE项目开发了创新的表面法线估计算法,通过分析像素光线方向和相邻法线关系,实现了对复杂真实图像的精确预测。该方法在小规模数据集训练条件下,展现出优于ViT模型的泛化能力。DSINE可适应多种分辨率和纵横比的图像,为计算机视觉领域提供了高精度的表面法线估计解决方案。
nnUNet - 自适应医学图像分割深度学习框架
GithubnnU-Net医学影像图像分割开源项目深度学习自动化
nnUNet是一个自适应深度学习框架,专注于医学图像分割。它可自动分析训练数据并优化U-Net分割流程,无需专业知识即可使用。支持2D和3D图像,处理多种模态和输入通道,并能应对不平衡类别分布。在多个生物医学图像分割挑战中表现出色,广泛用作基线方法和开发框架。适用于领域科学家和AI研究人员,为医学图像分析提供强大支持。
sam2-hiera-large - 基于深度学习的高性能图像分割模型
GithubHuggingfaceSAM2图像分割开源项目掩码生成模型模型推理自动掩码生成
SAM2-Hiera-large是Meta公司开发的SAM2模型大型变体,专注于图像分割任务。该模型支持基于边界框的预测和自动掩码生成,可用于处理图像和视频对象分割。开发者可通过Python接口调用模型,实现高效的分割效果。项目提供了详细的使用示例和丰富的资源,方便用户深入了解和应用SAM2技术。
SAM4MIS - 医学图像分割技术的前沿进展
GithubSAM人工智能医学图像分割开源项目深度学习计算机视觉
SAM4MIS项目综述了Segment Anything Model (SAM)和SAM2在医学图像分割领域的应用进展。该项目涵盖了从经验评估到方法改进的全面研究成果,为医学图像分割提供了最新见解。通过持续跟踪和汇总SAM相关研究,SAM4MIS为医学图像分析研究提供了重要参考,促进了该领域技术的创新。
HunyuanDiT - 实现多分辨率扩散和细粒度中英文理解
GithubHunyuanDiT中英双语多轮对话开源开源项目文本生成图像
HunyuanDiT是一个多分辨率扩散变换器模型,具有细粒度的中英文理解能力。该模型采用优化的变换器结构、文本编码器和位置编码,通过迭代数据流程提升性能。HunyuanDiT支持多轮多模态对话,可根据上下文生成和优化图像。经专业评估,该模型在中文到图像生成方面达到开源模型的先进水平。
detectron2 - Facebook开源的高性能目标检测和图像分割框架
Detectron2Github图像分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉
Detectron2是Facebook AI Research开发的开源计算机视觉库,提供先进的目标检测和图像分割算法。它支持全景分割、Densepose和级联R-CNN等功能,可用于研究项目和生产应用。该库训练速度快,支持模型导出,并提供大量预训练模型。Detectron2为研究人员和开发者提供了强大而灵活的工具,推动计算机视觉技术的发展和应用。
fbrs_interactive_segmentation - 基于反向传播细化的交互式图像分割算法
GithubPyTorchf-BRS交互式分割开源项目深度学习计算机视觉
f-BRS是一种基于反向传播细化的交互式图像分割算法。该项目提供了PyTorch实现,支持ResNet和HRNet等多种骨干网络。算法通过用户点击交互实现精确对象分割,在GrabCut、Berkeley等多个数据集上进行了评估。项目还提供了图形界面演示。f-BRS在分割精度和速度方面均有显著提升,为计算机视觉领域提供了新的解决方案。
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。
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