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• 图像分割
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• scene_parse_150
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• 图片链接: https://huggingface.co/datasets/shi-labs/oneformer_demo/blob/main/ade20k.jpeg
  示例标题: 房屋
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  示例标题: 飞机
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  示例标题: 人物

OneFormer

基于ADE20k数据集训练的OneFormer模型（微型版本，Swin骨干网络）。该模型由Jain等人在论文《OneFormer: 一统图像分割领域的Transformer》中提出，并首次发布于此代码库。

模型描述

OneFormer是首个多任务通用图像分割框架。仅需通过单一通用架构、单一模型和单一数据集训练一次，即可在语义分割、实例分割和全景分割任务上超越现有专用模型。OneFormer采用任务令牌机制，使模型能够根据当前任务动态调整，实现训练时任务引导和推理时任务动态切换，所有功能均由单一模型完成。

应用场景与限制

该特定检查点可用于语义分割、实例分割和全景分割。访问模型中心可查看基于其他数据集微调的版本。

使用方法

使用方式如下：

from transformers import OneFormerProcessor, OneFormerForUniversalSegmentation  
from PIL import Image  
import requests  

url = "https://huggingface.co/datasets/shi-labs/oneformer_demo/blob/main/ade20k.jpeg"  
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)  

# 加载适用于所有三项任务的单一模型  
processor = OneFormerProcessor.from_pretrained("shi-labs/oneformer_ade20k_swin_tiny")  
model = OneFormerForUniversalSegmentation.from_pretrained("shi-labs/oneformer_ade20k_swin_tiny")  

# 语义分割  
semantic_inputs = processor(images=image, task_inputs=["semantic"], return_tensors="pt")  
semantic_outputs = model(**semantic_inputs)  
# 通过图像处理器进行后处理  
predicted_semantic_map = processor.post_process_semantic_segmentation(outputs, target_sizes=[image.size[::-1]])[0]  

# 实例分割  
instance_inputs = processor(images=image, task_inputs=["instance"], return_tensors="pt")  
instance_outputs = model(**instance_inputs)  
# 通过图像处理器进行后处理  
predicted_instance_map = processor.post_process_instance_segmentation(outputs, target_sizes=[image.size[::-1]])[0]["segmentation"]  

# 全景分割  
panoptic_inputs = processor(images=image, task_inputs=["panoptic"], return_tensors="pt")  
panoptic_outputs = model(**panoptic_inputs)  
# 通过图像处理器进行后处理  
predicted_semantic_map = processor.post_process_panoptic_segmentation(outputs, target_sizes=[image.size[::-1]])[0]["segmentation"]  

更多示例请参阅文档。

引用

@article{jain2022oneformer,  
      title={{OneFormer: 一统图像分割领域的Transformer}},  
      author={Jitesh Jain and Jiachen Li and MangTik Chiu and Ali Hassani and Nikita Orlov and Humphrey Shi},  
      journal={arXiv},   
      year={2022}  
    }