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Grounded-Segment-Anything

融合文本引导的开放世界目标检测与分割工具

Grounded-SAM目标检测图像分割视觉AI开源项目Github

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。

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介绍相关项目
tokenize-anything - 基于视觉提示的多功能区域分割识别和描述模型
AI分割识别GithubTAP多任务处理开源项目灵活提示视觉语言模型
Tokenize Anything via Prompting是一个多功能视觉模型，可通过点、框和草图等视觉提示对图像中的任意区域进行分割、识别和描述。该模型利用SA-1B数据集和预训练的EVA-CLIP模型进行训练，具备强大的语义理解能力。其模块化设计支持多样化的视觉语言任务，可自定义预测器和异步处理流程，适用于各种应用场景。
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。
sam-vit-huge - SAM 革新性的通用图像分割模型
AI模型GithubHuggingfaceSAM图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉
Segment Anything Model (SAM) 是Facebook Research开发的先进图像分割模型。它能根据点或框等简单提示生成精确的对象蒙版，在1100万图像和11亿蒙版的大规模数据集上训练。SAM具备强大的零样本迁移能力，可应用于多种分割任务。模型由视觉编码器、提示编码器和蒙版解码器构成，既可生成单个目标蒙版，也能自动分割整图所有对象。SAM为计算机视觉领域带来了新的可能性。
segment-anything-video - MetaSeg 开源图像和视频分割框架
GithubMetaSegSegment Anything图像分割开源项目深度学习计算机视觉
MetaSeg是Segment Anything模型的封装版本，提供自动和手动图像视频分割功能。该项目支持多种预训练模型，可与SAHI和FalAI等工具集成，实现物体分割。MetaSeg支持pip安装，提供丰富的API接口，适用于图像分析和处理任务。
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。
Grounding-DINO-1.5-API - 先进的开放集目标检测模型系列
GithubGrounding DINO 1.5IDEA Research少样本学习开源项目目标检测零样本迁移
Grounding DINO 1.5是IDEA Research开发的开放集目标检测模型套件,包括专业版和边缘版两个模型。项目提供模型使用示例,模型托管于DeepDataSpace平台。Grounding DINO 1.5 Pro在COCO、LVIS等多个零样本迁移基准测试中性能领先,并在ODinW少样本设置下创造新纪录。该模型在广泛场景中展现出强大泛化能力,推动了开放集目标检测的发展。
anything_in_anyscene - AI场景生成工具 图像和视频创作新方向
Github开源项目
anything_in_anyscene是一个正在开发中的AI项目，致力于简化图像和视频生成流程。该工具允许通过文本描述在不同场景中创建物体或人物。项目即将发布完整代码，旨在为创意领域提供高效的AI辅助创作解决方案。潜在应用包括广告制作、游戏设计、影视特效等多个领域，为内容创作者提供新的可能性。
semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型
GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库
该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型，支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景，涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型，支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新，包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集，实现高效的语义分割。
Depth-Anything-V2-Small - 先进高效的开源深度估计工具
Depth-Anything-V2GithubHuggingface图像处理开源项目机器学习模型深度估计计算机视觉
Depth-Anything-V2-Small是一个开源的单目深度估计模型，基于大规模合成和真实图像数据训练。相比前代产品，该模型提供更精细的深度细节和更强的鲁棒性。它比同类基于稳定扩散的模型运行速度快10倍，且更加轻量化。模型支持高效的图像深度推断，可用于各种计算机视觉应用场景。
Segment-Everything-Everywhere-All-At-Once - 基于多模态提示的图像分割模型
GithubSEEM交互式分割图像处理多模态开源项目
SEEM是一种新型图像分割模型,支持多种交互方式如点击、框选、涂鸦、文本和音频提示。该模型可接受任意组合的提示输入,精确分割图像中的目标对象并赋予语义标签。SEEM采用统一架构,具备多模态交互、语义理解和泛化能力,为图像分割任务提供了灵活通用的解决方案。
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