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

SimpleView - 高效点云形状分类的新基线方法

3D模型GithubSimpleView开源项目机器学习深度学习点云分类

SimpleView项目重新审视点云形状分类问题,提出基于多视图的简单高效方法。在ModelNet40和ScanObjectNN等标准3D点云数据集上实现最先进性能,为点云处理和机器学习研究提供新基准。项目开源代码和模型,便于复现和进一步研究。

detr-resnet-50-panoptic - DETR模型：结合ResNet-50的端到端目标检测与全景分割

DETRGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型目标检测计算机视觉语义分割

DETR-ResNet-50是一种创新的目标检测模型，融合了Transformer和卷积神经网络技术。该模型在COCO数据集上训练，支持端到端的目标检测和全景分割。通过100个对象查询机制，DETR实现了高效准确的目标识别。在COCO 2017验证集上，模型展现出优秀性能：框AP为38.8，分割AP为31.1，全景质量(PQ)达43.4。这一模型为计算机视觉任务提供了新的解决方案。

openscene - 零样本3D场景理解和任务执行工具

3D场景理解CVPR 2023GithubOpenScene开源项目语义分割零样本

OpenScene是一个实时交互的3D场景理解工具，支持使用开放词汇进行查询。用户可输入任意短语，系统会自动高亮相应区域。支持多种数据集和预处理选项，可执行零样本3D语义分割、稀有物体搜索和基于图像的3D物体检测。其特点包括无需GPU运行、支持多视角特征融合和模型蒸馏。所有代码和数据集均可在GitHub获取，适用于广泛的研究和开发应用。

fastsdcpu - CPU优化的Stable Diffusion，提高图像生成效率

Adversarial Diffusion DistillationFastSD CPUGithubLatent Consistency ModelsOpenVINOStable Diffusion开源项目

FastSD CPU 是一种基于 Latent Consistency Models 和 Adversarial Diffusion Distillation 的增强型 Stable Diffusion 版本，专为提升 CPU 上的图像生成速度。它提供桌面 GUI、WebUI 和 CLI 接口，兼容 Windows、Linux、Mac 和 Android 系统，支持 256、512、768、1024 分辨率图像，并集成 OpenVINO 加速功能，显著提高推理速度和内存优化。

fastdup - 无监督的高效图像和视频数据集分析工具

Githubfastdup可视化图片分析开源项目无监督工具视频数据集

fastdup是一款无监督的图像与视频数据集分析工具，能够检测重复、异常和低质量图像。其优化的C++引擎在低资源CPU机器上也能高效运行，处理数百万到数十亿张图像。支持主要操作系统，数据可以本地或云端处理，确保隐私。提供交互式UI和静态图库，便于用户探索分析结果。

DSVT - 易于部署的大规模点云3D对象检测系统

3D对象检测CVPR 2023DSVTGithubWaymo动态稀疏体素转化器开源项目

DSVT是一款高效且易于部署的大规模点云3D对象检测系统，适用于Waymo和NuScenes等数据集。通过动态稀疏体素变换器和旋转集合分区策略，DSVT实现了27Hz的实时推理速度，提供了在单帧和多帧检测中的卓越表现，适用于自动驾驶等场景。

bassl - BaSSL算法推动视频场景分割性能提升

BaSSLGithub开源项目微调自监督学习视频场景分割预训练

BaSSL是一种针对视频场景分割的自监督学习算法。它利用伪边界和边界感知预训练任务，最大化场景内相似性并最小化场景间差异。通过在预训练阶段学习边界间的上下文转换，BaSSL显著提升了视频场景分割性能。该算法在MovieNet-SSeg数据集上的测试结果表明，它具有优越的分割效果。

Segment-Any-Anomaly - 基于混合提示正则化的零样本异常分割方法

GithubSAA+图像处理开源项目异常分割计算机视觉零样本学习

Segment-Any-Anomaly项目提出了一种基于混合提示正则化的零样本异常分割方法。该方法通过适配Grounding DINO和Segment Anything等基础模型，实现了对多种异常检测数据集的高效分割。项目在MVTec-AD、VisA等公开数据集上展现出优秀性能，并在VAND工作坊竞赛中取得佳绩。仓库包含完整代码实现、演示和使用说明，便于研究者复现和应用。

Far3D - 突破远距离3D目标检测的新框架，提升环视感知能力

3D目标检测Far3DGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉

这是一个创新的稀疏查询框架，专注于解决远距离3D目标检测问题。该项目通过2D目标先验生成自适应3D查询，并利用透视感知聚合模块处理多视角和多尺度特征。还开发了范围调制的3D去噪技术，有效解决了查询错误传播和收敛问题。在Argoverse 2和nuScenes数据集上，展现出优异的性能，推动了环视3D目标检测技术的发展。

SLiMe - 基于Stable Diffusion的单样本图像分割方法

GithubPyTorchSLiMeStable Diffusion图像分割开源项目深度学习

SLiMe是一种基于Stable Diffusion的单样本图像分割方法，通过单个训练样本实现准确分割。项目提供PyTorch实现，包含训练、测试和数据处理指南。SLiMe在PASCAL-Part和CelebAMask-HQ数据集上表现优异，为图像分割研究提供新思路。项目开源代码，支持自定义数据集训练和测试。SLiMe采用图像分块处理技术，提高分割精度。研究者可基于此探索更多单样本学习应用场景。

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