AIbase

高精度分割
Medsam2 Oct
Apache-2.0
一个基于Apache-2.0许可的开源图像分割模型，适用于多种图像分割任务。
图像分割
M
Dramb
40
0
Upernet Convnext Large
MIT
基于ConvNeXt-Large编码器的UPerNet语义分割模型，适用于ADE20K等场景解析任务
图像分割
U
smp-hub
54
0
Upernet Convnext Base
MIT
基于ConvNeXt架构的UPerNet图像分割模型，适用于语义分割任务
图像分割
U
smp-hub
57
0
Rm
其他
BRIA RMBG v2.0是最先进的背景移除模型，专为高效分离各类图像的前景与背景而设计，适用于非商业用途。
图像分割
Transformers
R
cocktailpeanut
1,769
0
Aggregate Segmentation
MIT
基于PyTorch的DeepLabV3Plus图像分割模型，支持高效的语义分割任务
图像分割
A
Matiullah2401592
78
1
Coco Instance Eomt Large 1280
MIT
该论文提出了一种将Vision Transformer (ViT) 重新解释为图像分割模型的方法，展示了ViT在图像分割任务中的潜力。
图像分割
PyTorch
C
tue-mps
105
0
Ade20k Panoptic Eomt Giant 1280
MIT
该论文提出了一种将Vision Transformer (ViT) 重新解释为图像分割模型的方法，揭示了ViT在图像分割任务中的潜力。
图像分割
A
tue-mps
96
0
Ade20k Panoptic Eomt Large 1280
MIT
该论文提出了一种基于Vision Transformer (ViT) 的图像分割模型，揭示了ViT在图像分割任务中的潜力。
图像分割
A
tue-mps
129
0
Ade20k Panoptic Eomt Large 640
MIT
该论文提出了一种将Vision Transformer (ViT) 重新解释为图像分割模型的方法，展示了ViT在图像分割任务中的潜力。
图像分割
A
tue-mps
105
0
Ade20k Panoptic Eomt Giant 640
MIT
该模型揭示了Vision Transformer (ViT) 在图像分割任务中的潜力，通过特定架构调整使其适用于分割任务。
图像分割
A
tue-mps
116
0
Coco Panoptic Eomt Giant 640
MIT
该论文提出的模型揭示了Vision Transformer (ViT)在图像分割任务中的潜在能力。
图像分割
C
tue-mps
92
0
Coco Panoptic Eomt Large 1280
MIT
该论文提出了一种新的视角，将Vision Transformer (ViT) 视为图像分割模型，并探讨了其在图像分割任务中的潜力。
图像分割
PyTorch
C
tue-mps
119
0
Ade20k Semantic Eomt Large 512
MIT
该模型基于论文《你的ViT实际上是图像分割模型》开发，是一种用于图像分割任务的视觉Transformer模型。
图像分割
PyTorch
A
tue-mps
108
0
Cityscapes Semantic Eomt Large 1024
MIT
该模型揭示了Vision Transformer (ViT) 在图像分割任务中的潜力，通过特定方法将ViT转化为高效的图像分割模型。
图像分割
PyTorch
C
tue-mps
85
0
Coco Panoptic Eomt Large 640
MIT
该模型揭示了Vision Transformer (ViT) 在图像分割任务中的潜力，通过特定架构调整使其适用于分割任务。
图像分割
C
tue-mps
217
0
Coco Instance Eomt Large 640
MIT
该论文提出了一种将Vision Transformer (ViT) 重新解释为图像分割模型的方法，展示了ViT在图像分割任务中的潜力。
图像分割
C
tue-mps
99
0
Coco Panoptic Eomt Giant 1280
MIT
该模型通过重新思考Vision Transformer (ViT) 的架构，展示了其在图像分割任务中的潜力。
图像分割
PyTorch
C
tue-mps
90
0
Internvl2 5 HiMTok 8B
Apache-2.0
HiMTok是一个基于InternVL2_5-8B大型多模态模型微调的分层掩码标记学习框架，专注于图像分割任务。
图像生成文本
I
yayafengzi
16
3
Rrwnet Rite
RRWNet是一种用于视网膜动静脉分割的递归优化网络，特别针对RITE数据集训练
图像分割
R
j-morano
40
0
Table Transformer Page Segmentation Floorplan
这是一个基于Transformer架构的图像分割模型，专门用于处理页面布局和平面图的分割任务。
图像分割
Transformers
T
digscom
22
0
Mask2former Deployment
其他
基于Mask2Former框架微调的语义分割模型，适用于道路场景理解和自动驾驶等应用
图像分割
M
saninmohammedn
229
1
Segformer B5 640x640 Ade 160k
其他
基于PyTorch的Segformer图像分割模型，适用于ADE20K数据集的语义分割任务
图像分割
S
smp-hub
274
0
Detr Layout Detection
Apache-2.0
基于DETR架构的文档布局检测模型，能够识别文档中的多种布局元素。
目标检测
Transformers
D
cmarkea
13.21k
20
Medsam Breast Cancer
基于Transformers库的图像分割模型，用于视觉任务中的图像分割处理
图像分割
Transformers
其他
M
MichaelSoloveitchik
61
0
Speaker Segmentation Fine Tuned Callhome Jpn
MIT
这是一个基于pyannote/segmentation-3.0基础模型微调的说话人日志模型，专门针对日语电话对话场景优化。
说话人处理
Transformers
S
kamilakesbi
18
0
Segformer B0 Finetuned Segments Graffiti
其他
基于NVIDIA的SegFormer-B0架构，在涂鸦分割数据集上微调的图像分割模型，能够准确识别和分割图像中的涂鸦区域。
图像分割
Transformers
S
Adriatogi
14
0
Segformer Finetuned 4ss1st3r S3gs3m 24Jan All 10k Steps
其他
基于nvidia/mit-b0架构微调的图像分割模型，专注于检测多种材料缺陷类型
图像分割
Transformers
S
blzncz
16
0
Safety Utcustom Train SF RGBD B5
其他
基于nvidia/mit-b5微调的安全视觉分割模型，专注于RGBD图像中的安全与危险区域识别
图像分割
Transformers
S
sam1120
17
0
Breast Cancer SAM V1
Apache-2.0
基于Segment Anything Model (SAM)的乳腺癌分割模型，用于医学影像中的肿瘤区域识别
图像分割
Transformers
支持多种语言
B
ayoubkirouane
162
11
Some Chives SF
一个用于图像分割任务的深度学习模型，能够将图像中的不同对象或区域进行精确分割。
图像分割
Transformers
S
TristanPermentier
14
0
Ecc Segformer Main
其他
基于nvidia/mit-b5微调的图像分割模型，用于裂缝检测任务
图像分割
Transformers
E
rishitunu
15
0
Ecc Segformerv1
其他
基于nvidia/mit-b5微调的图像分割模型，专注于裂缝检测任务
图像分割
Transformers
E
rishitunu
22
1
Segformer B4 Crack Segmentation Dataset
其他
基于SegFormer架构的裂缝分割模型，在裂缝分割数据集上微调，用于检测图像中的裂缝结构
图像分割
Transformers
英语
S
varcoder
200
0
Yolov8s Seg Solar Panels
MIT
这是一个基于YOLOv8s架构训练的实例分割模型，专门用于检测和分割太阳能板图像。
图像分割
Y
finloop
35
7
Segformer B0 Finetuned Segments Stamp Verification
其他
基于nvidia/mit-b0在邮票验证数据集上微调的语义分割模型，用于精确分割图像中的邮票区域
图像分割
Transformers
S
bilal01
82
2
Histo Train Segformer
其他
基于SegFormer架构的图像分类模型，在imagefolder数据集上微调，准确率达87.5%
图像分类
Transformers
H
tcvrishank
14
0
Bbsnet
MIT
BBS-Net是一种用于RGB-D显著目标检测的深度学习模型，采用分叉骨干策略网络结构，能够有效处理RGB和深度图像数据。
图像分割
Transformers
B
RGBD-SOD
21
3
Lilt Xlm Roberta Base Finetuned With DocLayNet Base At Linelevel Ml384
MIT
基于LiLT和DocLayNet数据集微调的行级别文档理解模型，支持多语言文档布局分析
图像生成文本
Transformers
支持多种语言
L
pierreguillou
700
12
Upernet Convnext Large
MIT
UperNet是一个语义分割框架，结合ConvNeXt大型骨干网络，用于像素级语义标签预测。
图像分割
Transformers
英语
U
openmmlab
23.09k
0
Mask2former Swin Large Mapillary Vistas Semantic
其他
基于Swin骨干网络的大规模Mask2Former模型，专为通用图像分割任务设计，统一处理实例分割、语义分割和全景分割。
图像分割
Transformers
M
facebook
5,539
3