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【人工智能】Transformers之Pipeline（七）：图像分割（image-segmentation）
共计覆盖32万个模型 今天介绍CV计算机视觉的第三篇，图像分割（image-segmentation），在huggingface库内有800个图像分类模型。 二、图像分割（image-segmentation） 2.1 概述 图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。 2.2 技术原理 图像分割（image-segmentation）的默认模型为facebook/detr-resnet-50-panoptic，全称为：DEtection TRansformer(DETR ）模型按下载量从高到低排序： 三、总结 本文对transformers之pipeline的图像分割（image-segmentation）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍 ，读者可以基于pipeline使用文中的2行代码极简的使用计算机视觉中的图像分割（image-segmentation）模型。
1.5K10编辑于 2024-08-13 - 来自专栏人工智能极简应用
【人工智能】Transformers之Pipeline（概述）：30w+大模型极简应用
"image-segmentation"：将返回一个ImageSegmentationPipeline。 "image-to-image"：将返回一个ImageToImagePipeline。 google/vit-base-patch16-224", "3f49326"), } }, "type": "image", }, "image-segmentation
1.5K10编辑于 2024-08-13 - 来自专栏AgenticAI
敲黑板！吴恩达LLM Agent工作流Prompt精华全解析
image-to-text"、"text-to-image"、"text-to-video"、"visual-question-answering"、"document-question-answering"、"image-segmentation
53910编辑于 2025-03-18 - 来自专栏muller的测试分享
Hugging Face 的应用
pixel of an image (supports semantic, panoptic, and instance segmentation)Computer visionpipeline(task=“image-segmentation
53710编辑于 2024-09-09 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
图像分割中的深度学习：U-Net 体系结构
一般说来，分割（https://www.fritz.ai/image-segmentation/）是将一幅图像分割为若干个部分的过程，这种图像处理过程可以得到图像中的目标或者纹理，常常被用于遥感影像或者肿瘤的检测应用中
5K10发布于 2019-10-13 - 来自专栏AI研习社
图像分割中的深度学习：U-Net 体系结构
一般说来，分割（https://www.fritz.ai/image-segmentation/）是将一幅图像分割为若干个部分的过程，这种图像处理过程可以得到图像中的目标或者纹理，常常被用于遥感影像或者肿瘤的检测应用中
1.7K10发布于 2019-10-08 - 来自专栏AgenticAI
万字长文深度解析LLM Agent规划框架：HuggingGPT
image-to-text", "text-to-image", "text-to-video", "visual-question-answering", "document-question-answering", "image-segmentation
37610编辑于 2025-03-18 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
基于 OpenCV 的图像分割
本文的示例代码可以在以下链接中找到： https://github.com/kiteco/kite-python-blog-post-code/tree/master/image-segmentation
1.7K12发布于 2020-09-22 - 来自专栏OpenCV与AI深度学习
实战 | 基于DeepLabV3语义分割架构实现文档扫描仪（步骤 + 源码）
、参考文献 1. https://learnopencv.com/automatic-document-scanner-using-opencv 2. https://learnopencv.com/image-segmentation
1.2K10编辑于 2024-02-22 - 来自专栏信数据得永生
Transformers 4.37 中文文档（四）
semantic_segmentation = pipeline("image-segmentation", "nvidia/segformer-b1-finetuned-cityscapes-1024 instance_segmentation = pipeline("image-segmentation", "facebook/mask2former-swin-large-cityscapes-instance panoptic_segmentation = pipeline("image-segmentation", "facebook/mask2former-swin-large-cityscapes-panoptic
73610编辑于 2024-06-26 - 来自专栏腾讯Bugly的专栏
手机端运行卷积神经网络实现文档检测功能(二) -- 从 VGG 到 MobileNetV2 知识梳理（续）
upsampling-and-image-segmentation-with-tensorflow-and-tf-slim/) Image Segmentation using deconvolution layer in Tensorflow (http://cv-tricks.com/image-segmentation
6K60发布于 2018-06-11 - 来自专栏信数据得永生
Transformers 4.37 中文文档（十七）
"image-segmentation": 将返回一个 ImageSegmentationPipeline。 class 'PIL.Image.Image'> >>> segments[0]["mask"].size (768, 512) 此图像分割管道目前可以使用以下任务标识符从 pipeline()加载：“image-segmentation
1.1K10编辑于 2024-06-26 - 来自专栏arXiv每日学术速递
计算机视觉学术速递[9.13]
achieves temporal stability of the resulting alpha mattes by using motion-estimation-based smoothing of image-segmentation
1.2K10发布于 2021-09-16 - 来自专栏信数据得永生
Transformers 4.37 中文文档（一）
计算机视觉 pipeline(task=“image-classification”) 图像分割 为图像的每个像素分配一个标签（支持语义、全景和实例分割） 计算机视觉 pipeline(task=“image-segmentation
2.2K10编辑于 2024-06-26 - 来自专栏信数据得永生
Transformers 4.37 中文文档（十二）
>>> from transformers import pipeline >>> segmenter = pipeline(task="image-segmentation") >>> preds
1.2K10编辑于 2024-06-26
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