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cellpose

多功能细胞分割和图像修复工具

Cellpose细胞分割图像处理机器学习生物医学图像Github开源项目

Cellpose是一款开源的细胞分割和图像处理工具,适用于各类生物图像分析。它支持细胞和细胞核的通用分割,可针对特定数据进行优化。Cellpose提供图形界面、API和命令行接口,支持人机交互训练。最新版本还增加了图像去噪、去模糊和上采样等修复功能,进一步提升分割效果。该工具具有高度灵活性和准确性,能满足研究人员的多样化需求。

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介绍相关项目
mmpose - 先进的开源姿态估计工具箱
GithubMMPoseOpenMMLabPyTorch姿态估计开源项目计算机视觉
MMPose是基于PyTorch的开源姿态估计工具箱，支持2D多人人体姿态估计、手部姿态估计等多种主流任务。该工具箱实现了多个先进的深度学习模型，在训练速度和准确性方面表现出色。MMPose支持COCO、MPII等多个数据集，提供详细文档和API参考。其模块化设计便于用户构建自定义的姿态估计框架，适用于相关研究与应用开发。
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。
MP-Former - 基于mask-piloted机制的先进图像分割模型
CVPR 2023GithubMP-FormerMask2FormerTransformer图像分割开源项目
MP-Former是一种新型图像分割transformer模型，采用mask-piloted机制改进分割效果。项目包含训练和评估代码，适用于实例分割和全景分割任务。基于Mask2Former架构开发，在COCO数据集上展现出良好性能。项目提供了复现论文实验的脚本，为计算机视觉研究提供参考实现。MP-Former在CVPR 2023上发表，提供了no noise和all-layer MP训练设置，12轮训练后在实例分割任务上达到40.15 AP。项目代码开源，安装过程与Mask2Former相同，便于研究者快速上手和进行进一步探索。
detectron2 - Facebook开源的高性能目标检测和图像分割框架
Detectron2Github图像分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉
Detectron2是Facebook AI Research开发的开源计算机视觉库，提供先进的目标检测和图像分割算法。它支持全景分割、Densepose和级联R-CNN等功能，可用于研究项目和生产应用。该库训练速度快，支持模型导出，并提供大量预训练模型。Detectron2为研究人员和开发者提供了强大而灵活的工具，推动计算机视觉技术的发展和应用。
doccano - 开源多功能文本标注平台
GithubRESTful APIdoccano协作标注开源工具开源项目文本标注
doccano是一个开源文本标注平台，支持多种任务类型，包括文本分类、序列标注和序列到序列。该工具提供协作标注、多语言支持和移动端兼容等特性，适用于情感分析、命名实体识别和文本摘要等领域。用户能够快速创建项目并上传数据，高效构建数据集。doccano提供多种部署选项，如pip安装、Docker容器和云平台一键部署，方便用户根据需求选择。
Image_Processing - 全面的图像处理实践指南与代码实现
Github图像变换图像处理开源项目插值数字图像处理边缘检测
Image_Processing项目提供了从基础到高级的图像处理实践指南。涵盖图像插值、几何变换、边缘检测等多个主题,通过丰富的代码示例帮助开发者掌握各种图像处理技术。该项目是入门图像处理的理想学习资源,适合希望系统学习图像处理的开发人员。
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。
superpixel-benchmark - 超像素算法的全面评估与性能比较
GithubSuperpixels图像处理开源项目数据集算法比较计算机视觉
该项目是一款全面的超像素算法评估平台，评估28种算法在5个数据集上的性能。通过参数优化和使用边界召回率、分割错误率、解释方差等指标，实现了客观和公平的比较。项目包含Docker实现、平均指标计算工具和详细文档，适用于研究人员和开发者进行深入研究与应用。
bpycv - Blender中的计算机视觉与深度学习实用工具，支持标注和深度数据的生成
BlenderGithubbpycv开源项目深度学习计算机视觉语义分割
bpycv是Blender中用于计算机视觉和深度学习的实用工具，提供语义分割、实例分割和全景分割的标注生成，以及6DoF姿态和深度数据的渲染。支持简单安装和Docker环境，适用于大规模合成数据集的构建，包含Cityscapes标注格式转换和域随机化功能。提供便捷的演示示例，方便开发与调试，适合计算机视觉研究人员和开发者。
EfficientSAM - 基于掩码预训练的实时图像分割模型
EfficientSAMGithub分割模型图像处理开源项目深度学习计算机视觉
EfficientSAM是一个基于掩码图像预训练的通用图像分割模型，支持点提示、框提示、全景分割和显著性检测等功能。该模型在保持高精度的同时显著提高了处理速度，已集成到多个开源工具中。项目提供在线演示和Jupyter notebook示例，便于研究人员和开发者快速上手和应用。
相关项目
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