FastSAM

全景分割模型速度提升50倍且性能可比SAM

Fast Segment Anything 图像分割 AI模型计算机视觉深度学习 Github 开源项目

FastSAM是一款基于CNN的高效全景分割模型。仅使用SAM数据集2%的数据，就实现了与SAM相当的性能，同时运行速度提升50倍。支持一切模式、文本提示、框选和点选等多种交互方式。在边缘检测、目标检测等下游任务中，FastSAM展现出优异的零样本迁移能力，为计算机视觉研究开辟新方向。

文档

sam2-hiera-small - 下一代图像和视频可提示视觉分割技术

FAIRGithubHuggingfaceSAM 2图像分割开源项目模型视觉分割视频分割

SAM 2是FAIR推出的一款模型，专注于实现图像和视频的可提示视觉分割。官方代码库支持图像和视频预测任务，允许利用SAM2ImagePredictor生成图像遮罩，并使用SAM2VideoPredictor实现视频中遮罩的传播和处理。该模型在学术研究和工业应用中具有广泛功能。如需深入了解，可查阅相关论文和资源。

evf-sam2 - EVF-SAM优化文本引导的Segment Anything Model性能

EVF-SAMGithubHuggingface图像分割开源项目模型深度学习视觉语言融合计算机视觉

EVF-SAM项目利用早期视觉语言融合技术，提高了文本引导的Segment Anything Model性能。该开源项目为图像和视频分割任务提供解决方案，支持文本提示输入。用户可在GitHub获取源代码，通过inference.py和inference_video.py文件了解使用方法。目前需从源代码导入模型脚本，尚不支持AutoModel.from_pretrained(...)功能。

segment-anything-fast - 高性能图像分割模型加速框架

AI模型加速GithubPyTorchSegment Anything图像分割开源项目推理优化

segment-anything-fast是基于Facebook's segment-anything的优化版本，专注于提高图像分割模型的性能。通过整合bfloat16、torch.compile和自定义Triton内核等技术，该项目显著提升了模型推理速度。它支持多种优化方法，如动态int8对称量化和2:4稀疏格式，同时保持了简单的安装和使用流程。这使得开发者能够轻松替换原始segment-anything，实现更高效的图像分割。该优化框架适用于需要实时或大规模图像分割处理的应用，如自动驾驶、医疗影像分析或视频编辑等领域，可显著提高处理效率和资源利用率。

panoptic-segment-anything - 零样本全景分割融合SAM、Grounding DINO和CLIPSeg的创新方法

CLIPSegGithubGrounding DINOSAM实例分割开源项目零样本全景分割

panoptic-segment-anything项目提出了一种创新的零样本全景分割方法。该方法巧妙结合Segment Anything Model (SAM)、Grounding DINO和CLIPSeg三个模型，克服了SAM在文本感知和语义分割方面的局限性。项目提供Colab notebook和Hugging Face Spaces上的Gradio演示，方便用户体验这一pipeline。此外，预测结果可上传至Segments.ai进行微调，为计算机视觉研究开辟了新的可能性。

sam-vit-large - 高性能AI图像分割模型多种输入方式生成精确物体遮罩

GithubHuggingfaceSegment Anything Model图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉零样本学习

sam-vit-large是Segment Anything Model (SAM)的一个版本,由Facebook开发。这是一个先进的计算机视觉模型,可根据点、框等输入生成高精度物体遮罩。经过1100万图像和11亿遮罩的训练,该模型展现出优秀的零样本性能。它能自动生成图像中所有物体的遮罩,适用于多种图像分割任务,为计算机视觉研究提供了新的基础工具。

sam2-hiera-large - SAM2模型实现图像和视频智能分割

GithubHuggingfaceSAM 2图像分割开源项目机器学习模型视频分割计算机视觉

SAM2-hiera-large是FAIR开发的图像和视频分割基础模型，支持可提示的视觉分割任务。模型提供简单API，适用于图像和视频预测。通过添加提示点或边界框，用户可实时获取分割结果，并在视频中传播提示。该模型为计算机视觉研究和应用提供了新的可能性。

sam2-hiera-tiny - 提供图像和视频分割功能的开放源码基础模型

GithubHuggingfaceSAM 2图像分割开源项目模型深度学习视觉分割视频分割

SAM 2模型提供图像和视频的可提示视觉分割功能，开源代码库支持图像和视频预测。通过提示实现精准的掩码生成及传播，在高效推理中表现出色。该项目适合视觉识别与处理领域的研究者和开发者进行应用。

SAM4MIS - 医学图像分割技术的前沿进展

GithubSAM人工智能医学图像分割开源项目深度学习计算机视觉

SAM4MIS项目综述了Segment Anything Model (SAM)和SAM2在医学图像分割领域的应用进展。该项目涵盖了从经验评估到方法改进的全面研究成果,为医学图像分割提供了最新见解。通过持续跟踪和汇总SAM相关研究,SAM4MIS为医学图像分析研究提供了重要参考,促进了该领域技术的创新。

sam2.1-hiera-large - Meta开源的新一代图像视频智能分割模型

GithubHuggingfaceSAM2图像分割开源项目机器学习模型视频分割计算机视觉

sam2.1-hiera-large是Meta AI推出的SAM 2项目的核心模型，专注于图像和视频的智能分割任务。模型支持图像和视频预测功能，可通过Python接口快速集成。基于提示式交互，模型能实现自动生成分割掩码，在需要精确物体分割的计算机视觉应用中具有广泛应用价值。

SlimSAM-uniform-77 - 高效压缩分割模型实现接近原始SAM性能

GithubHuggingfaceSlimSAM图像分割开源项目模型模型压缩深度学习计算机视觉

SlimSAM是一种创新的SAM压缩方法，通过剪枝-蒸馏框架高效重用预训练模型。该方法采用交替细化策略和无标签剪枝准则，将模型参数减至原始SAM-H的0.9%，计算量减至0.8%，仅使用0.1%的训练数据。与其他压缩方法相比，SlimSAM在使用更少训练数据的情况下实现了优越性能。

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