semantic-segmentation

[CVPR 2023] OneFormer: One Transformer to Rule Universal Image Segmentation

Pelatihan all-in-one untuk model visi (YOLO, ViTs, RT-DETR, DINOv3): pretraining, fine-tuning, distilasi.

Implementasi PyTorch dari EfficientDet yang setia pada implementasi asli Google dengan bobot yang dipindahkan

Kerangka kerja tanpa koding berbasis PyTorch untuk studi deep learning yang dapat direproduksi, mencakup berbagai metode knowledge distillation serta model dan log yang telah dilatih

[ICLR 2023 Spotlight] Vision Transformer Adapter untuk Prediksi Dense

Medical Detection Toolkit berisi implementasi 2D + 3D dari detektor objek populer seperti Mask R-CNN, Retina Net, Retina U-Net, serta kerangka kerja pelatihan dan inferensi yang berfokus pada penanganan citra medis.

Ekstraktor representasi parsing manusia siap pakai.

Kerangka Kerja Kompresi Jaringan Syaraf untuk inferensi OpenVINO™ yang ditingkatkan

UNetFormer: Transformer mirip UNet untuk segmentasi semantik yang efisien pada citra pemandangan perkotaan penginderaan jauh, ISPRS. Juga mencakup vision transformer dan CNN lainnya untuk segmentasi citra satelit, udara, dan UAV.

Implementasi resmi PyTorch dari Superpoint Transformer [ICCV'23], SuperCluster [3DV'24 Oral], dan EZ-SP [ICRA'26]

Model ringan untuk segmentasi semantik waktu nyata pada PyTorch (termasuk SQNet, LinkNet, SegNet, UNet, ENet, ERFNet, EDANet, ESPNet, ESPNetv2, LEDNet, ESNet, FSSNet, CGNet, DABNet, Fast-SCNN, ContextNet, FPENet, dll.)

Implementasi resmi PyTorch dari ODISE: Open-Vocabulary Panoptic Segmentation dengan model Text-to-Image Diffusion [CVPR 2023 Highlight]

Model Semantic Segmentation SOTA di PyTorch

[ICLR 2024] Implementasi PyTorch resmi dari FasterViT: Fast Vision Transformers dengan Hierarchical Attention.

[ICLR2022] Implementasi resmi UniFormer.

API SemanticKITTI untuk visualisasi dataset, pemrosesan data, dan evaluasi hasil.

Implementasi sederhana PyTorch dari U-Net/FullyConvNet (FCN) untuk segmentasi gambar

SSSegmentation: Toolbox segmentasi semantik terawasi sumber terbuka berbasis PyTorch.

Ini adalah repositori resmi untuk karya terbaru kami: PIDNet

Koleksi makalah tentang Referring Image Segmentation.

Segmentasi Semantik untuk Penginderaan Jauh

Perpustakaan persepsi hierarkis dalam Python untuk estimasi pose, deteksi objek, segmentasi instance, estimasi keypoint, pengenalan wajah, dll.

Repositori ini menyediakan daftar lengkap dataset satelit radar dan optik yang dikurasi untuk tugas deteksi kapal, klasifikasi, segmentasi semantik, dan segmentasi instans. Dataset ini ideal untuk aplikasi dalam computer vision, machine learning, penginderaan jauh, dan analisis maritim.

[CVPR22] Implementasi Resmi DAFormer: Meningkatkan Arsitektur Jaringan dan Strategi Pelatihan untuk Segmentasi Semantik Adaptif Domain

[NeurIPS 2021] LoveDA: Dataset Tutupan Lahan Penginderaan Jauh untuk Segmentasi Semantik Adaptif Domain

Makalah ICASSP 2023-2024: Kumpulan lengkap makalah penelitian yang berpengaruh dan menarik dari konferensi ICASSP 2023-24. Jelajahi kemajuan terbaru dalam akustik, ucapan, dan pemrosesan sinyal. Kode disertakan. Beri bintang pada repositori untuk mendukung kemajuan pemrosesan audio dan sinyal!

Aplikasi iOS Ultralytics YOLO dan paket Swift untuk inferensi Core ML waktu nyata di berbagai tugas computer vision utama.

Pustaka sumber terbuka dan gratis untuk deteksi objek AI dan segmentasi semantik pada raster geospasial. 🚀