CLIPSeg是一个基于文本与图像提示的图像分割模型，支持零样本和单样本图像分割任务。
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发布时间 : 11/4/2022
模型简介
该模型由Lüddecke等人提出，结合CLIP的视觉-语言理解能力进行图像分割，特别适合需要快速适应新类别的场景。
模型特点
零样本分割
无需特定类别训练即可执行分割任务
多模态提示
支持同时使用文本和图像作为分割提示
轻量级版本
降维至64的压缩版本，平衡性能与效率
模型能力
图像分割
零样本学习
多模态理解
语义分割
使用案例
计算机视觉
交互式图像编辑
通过文本提示快速选择图像中的特定对象进行编辑
实现精确的对象级图像操作
视觉问答系统
结合文本问题定位图像中的相关区域
增强视觉问答系统的解释能力
医学影像
病变区域标注
使用自然语言描述辅助医学图像分析
减少专业标注需求
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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