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高质量实例分割

PatchDCT开源项目 – 高质量实例分割的补丁细化
PatchDCT开源项目 – 高质量实例分割的补丁细化

PatchDCT是用于高质量实例分割的补丁细化技术，旨在提高图像分割的精度和效果。该项目利用补丁细化方法，增强了实例分割的性能，适用于多种图像处理任务。
BoundaryFormer开源项目 – 基于掩码的多边界实例分割
BoundaryFormer开源项目 – 基于掩码的多边界实例分割

BoundaryFormer是一个利用掩码监督的多边界变换器，专注于实例分割任务。该项目通过多边形边界的学习，提升了实例分割的精度和效率。
Residual Attention开源项目 – 简单有效的多标签识别方法
Residual Attention开源项目 – 简单有效的多标签识别方法

Residual Attention是一种简单但有效的多标签识别方法，利用残差注意机制，能够在多标签任务中表现出色。
WeCLIP开源项目 – 用于弱监督语义分割的强大模型
WeCLIP开源项目 – 用于弱监督语义分割的强大模型

WeCLIP是一个强大的语义分割模型，基于冻结的CLIP结构，致力于弱监督学习，通过有效的特征提取提升图像分割的性能，适用于各种计算机视觉任务。
Teammate Lang官网 – 全方位的LLM应用解决方案
Teammate Lang官网 – 全方位的LLM应用解决方案

Teammate Lang是针对LLM应用开发与运营的全能解决方案，通过无代码应用构建器、提示管理器、内置多模态AI及A/B测试与分析等功能，提高LLM应用的价值交付、可靠性和投资回报率。
Imagica官网 – 无代码AI应用开发工具
Imagica官网 – 无代码AI应用开发工具

Imagica是一个创新工具，旨在简化与计算机的交互，尤其是在人工智能领域。用户可以在几分钟内构建无代码的AI应用程序，使得节省时间、降低成本和提高效率成为可能，无需深入编程知识。
Modular Diffusion开源项目 – 易于使用的模块化扩散模型
Modular Diffusion开源项目 – 易于使用的模块化扩散模型

Modular Diffusion 是一个易于使用的模块化 API，旨在使用 PyTorch 设计和训练自定义扩散模型，适合多种应用场景，包括图像生成和去噪处理。
segment_anything_tensorrt开源项目 – 用Tensorrt加速SAM模型推理
segment_anything_tensorrt开源项目 – 用Tensorrt加速SAM模型推理

该项目通过Tensorrt技术加速SAM模型的推理过程，旨在提升图像分割的效率和性能，确保其在多种硬件平台上的兼容性，适用于各类深度学习应用。
FeatUp官网 – 恢复深层特征的空间信息
FeatUp官网 – 恢复深层特征的空间信息

FeatUp 是一个与任务和模型无关的框架，用于恢复深层特征中丢失的空间信息，能够将任何模型特征的空间分辨率提高16-32倍，而无需改变其语义。
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