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Segment-Anything-CLIP

整合Segment-Anything与CLIP的图像分析框架

segment-anythingCLIP图像分割计算机视觉人工智能Github开源项目

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。

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介绍相关项目

连接Segment-Anything与CLIP

我们的目标是使用现成的CLIP模型对segment-anything的输出掩码进行分类。每个掩码对应的裁剪图像会被发送到CLIP模型。

其他优秀作品

编辑相关工作

  1. sail-sg/EditAnything
  2. IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything
  3. geekyutao/Inpaint-Anything
  4. Luodian/RelateAnything

Nerf相关工作

  1. ashawkey/Segment-Anything-NeRF
  2. Anything-of-anything/Anything-3D
  3. Jun-CEN/SegmentAnyRGBD
  4. Pointcept/SegmentAnything3D

分割相关工作

  1. maxi-w/CLIP-SAM
  2. Curt-Park/segment-anything-with-clip
  3. kadirnar/segment-anything-video
  4. fudan-zvg/Semantic-Segment-Anything
  5. continue-revolution/sd-webui-segment-anything
  6. RockeyCoss/Prompt-Segment-Anything
  7. ttengwang/Caption-Anything
  8. ngthanhtin/owlvit_segment_anything
  9. lang-segment-anything
  10. helblazer811/RefSAM
  11. Hedlen/awesome-segment-anything
  12. ziqi-jin/finetune-anythin
  13. ylqi/Count-Anything
  14. xmed-lab/CLIP_Surgery
  15. RockeyCoss/Prompt-Segment-Anything
  16. segments-ai/panoptic-segment-anything
  17. Cheems-Seminar/grounded-segment-any-parts
  18. aim-uofa/Matcher
  19. SysCV/sam-hq
  20. CASIA-IVA-Lab/FastSAM
  21. ChaoningZhang/MobileSAM
  22. JamesQFreeman/Sam_LoRA
  23. UX-Decoder/Semantic-SAM
  24. cskyl/SAM_WSSS
  25. ggsDing/SAM-CD
  26. yformer/EfficientSAM

标注相关工作

  1. vietanhdev/anylabeling
  2. anuragxel/salt

追踪相关工作

  1. gaomingqi/track-anything
  2. z-x-yang/Segment-and-Track-Anything
  3. achalddave/segment-any-moving

医学相关工作

  1. bowang-lab/medsam
  2. hitachinsk/SAMed
  3. cchen-cc/MA-SAM
  4. OpenGVLab/SAM-Med2D

待办事项

  1. 我们计划将segment-anything与MaskCLIP连接起来。
  2. 我们计划在COCO和LVIS数据集上进行微调。

运行演示

从SAM存储库下载sam_vit_h_4b8939.pth模型，并将其放置在./SAM-CLIP/目录下。按照说明使用以下命令安装segment-anything和clip软件包。

cd SAM-CLIP; pip install -e .
pip install git+https://github.com/openai/CLIP.git

然后运行以下脚本：

sh run.sh

示例

向SAM模型输入一张示例图像和一个点(250, 250)。输入图像和输出的三个掩码如下所示：

三个掩码及其对应的预测类别如下所示：

您可以在scripts/amp_points.py的第273-274行更改点的位置。

## 输入点
input_points_list = [[250, 250]]
label_list = [1]
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