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

Segment-and-Track-Anything - 视频中任意对象的自动分割与追踪系统

AI视觉GithubSAM-Track交互式分割开源项目目标跟踪视频分割

Segment-and-Track-Anything是一个专注于视频中任意对象分割和追踪的开源项目。该系统集成了SAM模型的关键帧分割能力和DeAOT模型的多目标追踪功能。它支持自动检测新对象、交互式修改、文本提示等多种操作模式，适用于街景分析、增强现实、细胞追踪等领域。项目提供了直观的WebUI界面和灵活的参数设置，使用户能够轻松实现复杂的视频对象分割和追踪任务。

Medical-SAM2 - 基于SAM2框架的2D和3D医学图像精准分割模型

GithubMedical SAM 2医学影像图像分割开源项目深度学习计算机视觉

Medical-SAM2是一个开源的医学图像分割模型，基于SAM2框架开发。该模型支持2D和3D医学图像分割，适用于REFUGE眼底图像和BTCV腹部多器官等数据集。项目提供环境配置、数据准备和训练步骤指南，以及预训练权重。Medical-SAM2为医学图像分析研究提供了实用的工具和资源。

micro-sam - 显微镜图像交互式分割与追踪工具

GithubSegment Anythingnapari应用交互式分割开源项目微观图像分割模型微调

micro-sam是一款专为显微镜图像分析设计的开源工具，基于Segment Anything模型。它支持2D和3D图像的交互式分割以及2D图像序列的追踪。作为napari插件，micro-sam允许用户通过简单点击实现复杂分割任务。该工具还提供模型微调和大规模图像处理功能，为显微镜数据分析提供了高效灵活的解决方案。

segment-lidar - 基于SAM的航空LiDAR数据无监督分割Python工具包

GithubLiDARSAM分割开源项目点云自动化

segment-lidar是一个用于航空LiDAR数据无监督实例分割的Python工具包。它集成了Meta AI的Segment-Anything Model (SAM)和segment-geospatial包，实现3D点云数据的自动化分割。工具包具备地面滤波、自定义相机视图和交互式可视化等功能，安装简便，文档完善。适合处理大规模LiDAR数据的研究和开发需求。

Grounded-Segment-Anything - 融合文本引导的开放世界目标检测与分割工具

GithubGrounded-SAM图像分割开源项目目标检测视觉AI

Grounded-Segment-Anything项目结合了Grounding DINO和Segment Anything模型的优势，能够根据文本提示检测和分割图像中的任意物体。该工具为开放世界场景中的目标检测和分割任务提供了有效解决方案，支持自动标注、3D人体网格重建和图像编辑等多种应用。通过提高检测和分割精度并提升工作效率，Grounded-Segment-Anything为计算机视觉领域带来了显著进展。

Segment-Anything-CLIP - 整合Segment-Anything与CLIP的图像分析框架

CLIPGithubsegment-anything人工智能图像分割开源项目计算机视觉

项目通过结合Segment-Anything的分割能力和CLIP的识别功能，构建了一个高效的图像分析框架。系统可自动生成多个分割掩码，并对每个掩码区域进行分类。这种创新方法不仅提高了图像分析的精度，还为计算机视觉领域的研究和应用开辟了新途径。

SAM-Med2D - 医学图像分割新突破 SAM-Med2D模型

GithubSAM-Med2D医学图像分割开源项目数据集模型训练模型评估

SAM-Med2D是基于Segment Anything Model的医学图像分割模型,在包含4.6M图像和19.7M掩码的大规模数据集上进行微调。该项目涵盖10种医学数据模态、4种解剖结构和病变,以及31个主要人体器官。SAM-Med2D在多个测试集上表现优秀,尤其在点提示和边界框提示方面效果显著,为医学图像分割领域提供了新的解决方案。

ComfyUI-YoloWorld-EfficientSAM - YOLO-World + EfficientSAM for ComfyUI 的非官方实现，提供高效的对象检测与实例分割功能

ComfyUIEfficientSAMGithubYOLO-World实例分割对象检测开源项目

该项目非官方实现了YOLO-World和EfficientSAM，通过融合这两个模型，提供高效的对象检测与实例分割功能。版本V2.0新增了蒙版分离与提取功能，支持指定蒙版单独输出，可处理图像和视频。项目特点包括支持加载多种YOLO-World和EfficientSAM模型，提供检测框厚度、置信度阈值、IoU阈值等配置选项，以提升检测与分割的精准性。详细的视频演示和安装指南，使用户能够轻松上手，体验高效的图像处理能力。

segment-geospatial - 用于地理空间数据分割的Python工具包

GeoTIFFGithubPythonsegment-geospatial分割模型开源项目遥感

segment-geospatial是一个基于Segment Anything Model (SAM) 用于地理空间数据分割的Python包，旨在通过最少的编码简化数据分析流程。它支持从Tile Map Service (TMS)服务器下载地图瓦片并创建GeoTIFF文件，使用SAM和HQ-SAM分割GeoTIFF文件，创建交互式标记，保存分割结果为常见矢量格式并在交互地图上显示。segment-geospatial提供丰富的示例和教程，方便用户使用，并在PyPI和conda-forge上可用，适用于各种计算环境。

awesome-segment-anything - Segment Anything项目研究进展

GithubInpaintingSegment Anything医疗图像分割开源项目计算机视觉项目专有名称

本项目专注于追踪和总结Segment Anything在计算机视觉领域的最新研究进展，内容涵盖基准模型论文、衍生论文和衍生项目，覆盖医学影像分割、视频帧插值、低层视觉、图像插补等多个领域。如觉得本资源库有帮助，请星标或分享。这里提供最新的项目更新和丰富的资源链接，助力进一步研究和应用。

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