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圖像分割

# 圖像分割

Oxford Pet Segmentation
MIT
基於PyTorch的FPN架構圖像分割模型，支持多種編碼器，適用於語義分割任務。
圖像分割
O
marinaking1
60
0
Coco Instance Eomt Large 1280
MIT
該論文提出了一種將Vision Transformer (ViT) 重新解釋為圖像分割模型的方法，展示了ViT在圖像分割任務中的潛力。
圖像分割 PyTorch
C
tue-mps
105
0
Ade20k Panoptic Eomt Giant 1280
MIT
該論文提出了一種將Vision Transformer (ViT) 重新解釋為圖像分割模型的方法，揭示了ViT在圖像分割任務中的潛力。
圖像分割
A
tue-mps
96
0
Ade20k Panoptic Eomt Large 1280
MIT
該論文提出了一種基於Vision Transformer (ViT) 的圖像分割模型，揭示了ViT在圖像分割任務中的潛力。
圖像分割
A
tue-mps
129
0
Ade20k Panoptic Eomt Large 640
MIT
該論文提出了一種將Vision Transformer (ViT) 重新解釋為圖像分割模型的方法，展示了ViT在圖像分割任務中的潛力。
圖像分割
A
tue-mps
105
0
Ade20k Panoptic Eomt Giant 640
MIT
該模型揭示了Vision Transformer (ViT) 在圖像分割任務中的潛力，通過特定架構調整使其適用於分割任務。
圖像分割
A
tue-mps
116
0
Coco Panoptic Eomt Large 640
MIT
該模型揭示了Vision Transformer (ViT) 在圖像分割任務中的潛力，通過特定架構調整使其適用於分割任務。
圖像分割
C
tue-mps
217
0
Coco Instance Eomt Large 640
MIT
該論文提出了一種將Vision Transformer (ViT) 重新解釋為圖像分割模型的方法，展示了ViT在圖像分割任務中的潛力。
圖像分割
C
tue-mps
99
0
Pan Tu Resnet18
MIT
PAN是基於PyTorch實現的圖像分割模型，採用金字塔注意力機制增強特徵提取能力
圖像分割
P
smp-test-models
211
0
Fpn Tu Resnet18
MIT
基於PyTorch實現的FPN圖像分割模型，支持多種編碼器架構，適用於語義分割任務。
圖像分割
F
smp-test-models
217
0
SUM
MIT
SUM 是一個用於掩碼生成的模型，具體功能未明確說明，可能涉及圖像或文本的掩碼生成任務。
圖像分割 Safetensors
S
safe-models
68
0
Water Meter Segmentation
MIT
基於PyTorch的Unet圖像分割模型，支持多種編碼器架構
圖像分割
W
nitidpong
16
1
Unet With Transform
MIT
基於PyTorch實現的Unet圖像分割模型，支持多種編碼器架構和預訓練權重。
圖像分割
U
qubvel-hf
22
0
Sam2 Hiera Small
Apache-2.0
SAM2-Hiera小型版是Meta發佈的SAM2模型的小型變體，用於高效的掩模生成任務。
圖像分割
S
merve
44
1
Clipseg Rd64 Refined Fp16
Apache-2.0
這是一個專用於圖像分割的視覺模型，採用FP16 Safetensors格式，優化用於StableSwarmUI項目。
圖像分割 Transformers
C
mcmonkey
826
0
Segformer B0 Finetuned Segments Skin Hair Clothing
MIT
用於人體解析任務的圖像分割數據集
圖像分割 Transformers
S
isjackwild
132
2
Slimsam 77 Uniform
SlimSAM-77-Uniform 是一個輕量級的 SAM (Segment Anything Model) 模型，專注於高效的圖像分割任務。
圖像分割 Transformers 其他
S
Xenova
7,296
20
Slimsam 50 Uniform
Apache-2.0
SlimSAM是Segment Anything (SAM)模型的壓縮版本，通過剪枝和蒸餾技術大幅減少參數量和計算需求，同時保持高質量的對象分割能力。
圖像分割 Transformers 其他
S
nielsr
430
3
Ecc Segformerv2
其他
基於nvidia/mit-b5微調的圖像分割模型，專注於裂縫檢測任務
圖像分割 Transformers
E
rishitunu
18
0
Sam Vit Large
基於視覺Transformer架構的大規模圖像分割模型，能夠根據輸入點生成高質量對象掩模
圖像分割 Transformers 其他
S
Xenova
34
0
Segformer B0 Finetuned Flame
MIT
該模型是基於SegFormer架構(b0尺寸)在FLAME數據集上微調的圖像分割模型，專門用於森林火災檢測。
圖像分割 Transformers
S
millionhz
86
0
Sam Vit Base
基於ViT架構的圖像分割基礎模型，支持通過輸入點生成高質量對象掩碼
圖像分割 Transformers 其他
S
Xenova
113
4
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