ViT-Adapter

Vision Transformer

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Vision Transformer (ViT) 리포지토리는 이미지 인식 작업을 위한 모델과 코드를 제공합니다. 여기에는 ImageNet 및 ImageNet-21k 데이터셋으로 사전 학습된 Vision Transformer 및 MLP-Mixer 아키텍처 구현과 JAX/Flax에서의 파인튜닝 코드가 포함됩니다.

Mask R-CNN

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Keras와 TensorFlow로 구현된 객체 탐지 및 인스턴스 분할을 위한 딥 러닝 모델입니다. 이 모델은 이미지 내의 객체를 식별하고 분할하도록 설계되어 있으며, 컴퓨터 비전의 다양한 응용 프로그램에 대해 픽셀 수준의 정확성을 제공합니다.Mask R-CNN은 Keras와 TensorFlow로 구현된 객체 탐지 및 인스턴스 분할을 위한 딥 러닝 모델입니다. 이 모델은 이미지 내의 객체를 식별하고 분할하도록 설계되어 있으며, 컴퓨터 비전의 다양한 응용 프로그램에 대해 픽셀 수준의 정확성을 제공합니다.

V-JEPA

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비디오에서 자기 지도 학습을 위한 PyTorch 구현체입니다. 인간의 주석이나 픽셀 수준의 재구성이 없이 시각적 표현을 학습하기 위해 공동 임베딩 예측 아키텍처를 활용합니다. 코드와 모델은 다양한 다운스트림 비디오 및 이미지 작업을 위해 설계되었습니다.V-JEPA는 비디오에서 자기 지도 학습을 위한 PyTorch 구현체입니다. 인간의 주석이나 픽셀 수준의 재구성이 없이 시각적 표현을 학습하기 위해 공동 임베딩 예측 아키텍처를 활용합니다. 코드와 모델은 다양한 다운스트림 비디오 및 이미지 작업을 위해 설계되었습니다.

DINOv3

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Facebook Research에서 개발한 참조 PyTorch 구현 및 모델을 제공합니다. 이는 컴퓨터 비전 작업을 위한 자기 지도 학습 기술을 활용하고자 하는 연구자와 개발자를 위해 설계되었습니다.DINOv3는 Facebook Research에서 개발한 참조 PyTorch 구현 및 모델을 제공합니다. 이는 컴퓨터 비전 작업을 위한 자기 지도 학습 기술을 활용하고자 하는 연구자와 개발자를 위해 설계되었습니다.

Detection Transformers (DETR)

AI 모델

DETR은 Transformer를 핵심 구성 요소로 통합한 종단 간(end-to-end) 객체 탐지 및 파놉틱 분할 프레임워크입니다. 아키텍처를 단순화하고 객체 집합을 직접 예측하며, COCO와 같은 까다로운 데이터셋에서 최첨단 성능을 달성하여 컴퓨터 비전 작업에 더 유연하고 간소화된 접근 방식을 제공합니다.

Generative Image-to-Text Transformer

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GIT (Generative Image-to-text Transformer)는 Microsoft에서 개발한 비전 및 언어 작업을 위한 AI 모델입니다. 이미지에서 텍스트 설명을 생성하며 시각적 질의응답을 수행할 수 있습니다. 이 모델은 다양한 애플리케이션을 위해 여러 사전 학습 및 미세 조정 버전을 제공합니다.

R-FCN

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완전 컨볼루션 네트워크를 활용하여 정확하고 효율적인 이미지 분석을 수행하는 영역 기반 객체 탐지 프레임워크입니다. 전체 이미지에 걸쳐 연산을 공유하여 ResNet과 같은 강력한 분류기 백본을 채택할 수 있도록 하여 객체 탐지 성능을 향상시킵니다.R-FCN은 완전 컨볼루션 네트워크를 활용하여 정확하고 효율적인 이미지 분석을 수행하는 영역 기반 객체 탐지 프레임워크입니다. 전체 이미지에 걸쳐 연산을 공유하여 ResNet과 같은 강력한 분류기 백본을 채택할 수 있도록 하여 객체 탐지 성능을 향상시킵니다.

Detectron2 플랫폼

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#113

객체 탐지, 분할 및 다양한 시각 인식 작업을 위해 설계된 플랫폼입니다. Facebook Research에서 개발하였으며, 최첨단 컴퓨터 비전 애플리케이션을 구현하기 위한 고급 도구를 제공합니다.Detectron2는 객체 탐지, 분할 및 다양한 시각 인식 작업을 위해 설계된 플랫폼입니다. Facebook Research에서 개발하였으며, 최첨단 컴퓨터 비전 애플리케이션을 구현하기 위한 고급 도구를 제공합니다.