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

FAST-VQA-and-FasterVQA - 开源高效视频质量评估框架

FAST-VQAFasterVQAGithub开源项目机器学习深度学习视频质量评估

FAST-VQA和FasterVQA是端到端视频质量评估的开源工具箱,提供高效的评估模型。FasterVQA作为FAST-VQA的改进版,在保持相似性能的同时速度提升4倍。这些模型在多个数据集上达到最先进水平。项目采用模块化架构,支持灵活的空间和时间采样方法及多种网络结构。研究者可进行模型训练、测试,并在小型数据集上微调。

urban_seg - 针对初学者的遥感图片语义分割项目

Githubunicom模型urban_seg多GPU训练开源项目语义分割遥感图片

一个针对初学者的遥感图片语义分割项目，使用在4亿张图片上预训练的unicom模型。该模型在遥感分割中表现出色，仅需4张图片训练即可取得良好效果。提供简单的单GPU和多GPU训练代码，帮助快速上手并提升性能。

superpoint_transformer - 高效3D场景语义和全景分割的超点变换器

3D全景分割3D语义分割GithubICCV 2023SuperClusterSuperpoint Transformer开源项目

Superpoint Transformer 是一种超点 transformer 架构，适用于大规模 3D 场景的语义分割。通过自注意机制和层次化超点结构，它能多尺度挖掘超点间关系，性能卓越。同时，SuperCluster 将全景分割任务转化为超点图聚类任务，能在单个 GPU 上处理大规模场景。项目亮点包括显著的SOTA表现、快速训练和预处理等。点击查看更多详情及项目更新。

SAT - 突破性医学图像分割模型，支持多模态多区域文本提示

GithubSAT医学图像分割多模态开源项目文本提示通用分割模型

SAT是一个基于72个公共3D医学分割数据集构建的通用医学图像分割模型。它通过文本提示可分割MR、CT、PET三种模态和8个人体区域的497个类别。相比传统专家模型，SAT在效率和性能上都有所提升。项目开源了完整代码、预训练模型和数据集，为医学图像分析和AI研究提供了新的工具和资源。

Depth-Anything - 大规模无标注数据驱动的强大单目深度估计模型

Depth AnythingGithub人工智能图像处理开源项目深度估计计算机视觉

Depth Anything是一款基于大规模数据训练的单目深度估计模型。它利用150万标注图像和6200万无标注图像进行训练,提供小型、中型和大型三种预训练模型。该模型不仅支持相对深度和度量深度估计,还可用于ControlNet深度控制、场景理解和视频深度可视化等任务。在多个基准数据集上,Depth Anything的性能超越了此前最佳的MiDaS模型,展现出优异的鲁棒性和准确性。

MagNet - 多尺度语义分割框架提升图像精度

GithubMagNet卷积神经网络多尺度框架开源项目语义分割高分辨率数据集

MagNet是一种多尺度语义分割框架,采用多阶段处理方法解决高分辨率图像中的局部歧义问题。每个处理阶段对应一个放大级别,实现从粗到细的信息传播。在城市景观、航拍场景和医学图像等高分辨率数据集上的实验显示,MagNet的性能显著超越现有方法,为高分辨率图像的精确语义分割提供了新的技术方案。

XMem2 - 少量标注实现高精度视频分割的开源工具

GithubXMem++交互式标注人工智能开源项目视频分割计算机视觉

XMem2是一个开源的交互式视频分割工具,通过永久记忆模块和创新帧选择算法,只需少量标注即可实现高质量分割。它能以30+ FPS的速度处理物体部件、流体、可变形物体等复杂场景。XMem2提供改进的GUI和Python接口,适用于电影制作等领域。项目还包含PUMaVOS数据集,涵盖23个具挑战性的视频分割场景。

LibtorchSegmentation - 高性能C++图像分割库

C++库GithubLibTorch图像分割开源项目神经网络预训练模型

LibtorchSegmentation是基于LibTorch的C++图像分割库，提供高级API和多种模型架构。支持15种预训练编码器，推理速度比PyTorch CUDA快35%。该库简单易用yet功能强大，适合快速开发和部署各类图像分割应用。

stable-fast-3d - 单图快速重建3D网格的开源模型

3D重建GithubSF3DUV展开单图重建开源项目照明解耦

Stable Fast 3D是一个开源的3D重建模型，可从单张图像快速生成3D网格。该模型基于TripoSR，改进了网格和纹理生成，并引入UV展开和光照分离技术。它不仅生成高质量3D资产，还保持快速推理速度。模型支持自定义纹理分辨率和重网格化，适用于游戏开发等领域。用户可通过命令行或Gradio应用使用这一工具。

FastDeploy - 多场景AI模型部署工具

AI模型部署FastDeployGithubNLPPaddlePaddle开源项目视觉任务

高性能AI模型部署工具，支持文本、视觉、语音及跨模态模型的优化，适用于云端、移动端和边缘设备。支持160多种模型，涵盖图像分类、目标检测、OCR、人脸检测、抠图、跟踪、NLP、语音合成等任务，满足多场景、多硬件、多平台的需求。

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