ritm_interactive_segmentation

迭代训练与掩码引导的交互式图像分割方法

交互式图像分割迭代训练遮罩引导神经网络计算机视觉 Github 开源项目

该项目提出了一种基于掩码引导的迭代训练方法，用于交互式图像分割。这种方法能够分割新对象，也可从外部掩码开始修正。采用简单前馈模型，无需额外优化即可达到先进性能。项目提供训练和测试代码、预训练模型及交互式演示，支持多种数据集和评估指标。

ml-mgie - 基于多模态大语言模型的智能图像编辑技术

GithubMGIE图像编辑多模态大型语言模型开源项目指令引导

MGIE项目通过多模态大语言模型增强指令式图像编辑能力。该技术生成详细指令并提供明确指导，使编辑模型能更准确理解和执行编辑意图。结合端到端训练的视觉想象和图像操作，MGIE为图像编辑提供更灵活精确的控制方法。

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。

iGAN - 交互式图像生成工具，通过用户编辑实时生成图像

GANGithubiGAN交互式图像生成图像翻译开源项目深度生成模型

系统采用深度生成模型（如GAN和DCGAN），提供智能绘图界面，支持用户通过简单笔触实时生成逼真图像样本。用户可通过颜色和形状的画笔进行编辑，系统自动生成符合编辑的图像。此外，该系统也是一种交互式视觉调试工具，帮助开发者理解和可视化深度生成模型的能力与局限性。

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。

BackgroundMattingV2 - 实时高分辨率背景抠图技术的创新突破

Github实时处理开源项目深度学习背景抠图计算机视觉高分辨率

该项目开发了实时高分辨率背景抠图技术，通过额外背景图像实现高质量抠图。研究展示了创新的神经网络架构，并提供新数据集。成果获CVPR 2021最佳学生论文荣誉提名，推动视频处理和图像编辑技术发展。

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。

panoptic-segment-anything - 零样本全景分割融合SAM、Grounding DINO和CLIPSeg的创新方法

CLIPSegGithubGrounding DINOSAM实例分割开源项目零样本全景分割

panoptic-segment-anything项目提出了一种创新的零样本全景分割方法。该方法巧妙结合Segment Anything Model (SAM)、Grounding DINO和CLIPSeg三个模型，克服了SAM在文本感知和语义分割方面的局限性。项目提供Colab notebook和Hugging Face Spaces上的Gradio演示，方便用户体验这一pipeline。此外，预测结果可上传至Segments.ai进行微调，为计算机视觉研究开辟了新的可能性。

x-unet - 集成高效注意力机制的先进U-Net框架

GithubU-Net图像分割开源项目深度学习神经网络计算机视觉

x-unet是一个基于U-Net架构的开源项目，融合了高效注意力机制和最新研究成果。支持2D和3D图像处理，提供嵌套U-Net深度和上采样特征图合并等灵活配置。适用于生物医学图像分割和显著对象检测等任务，是一个功能强大的深度学习工具。

SLANTbrainSeg - 全脑高分辨率MRI深度学习分割工具

GithubSLANT医学影像开源项目深度学习神经影像学脑部分割

SLANTbrainSeg是一款开源的全脑高分辨率MRI分割工具，采用人工智能深度学习技术。它可将T1 MRI扫描分割为133个标签，符合BrainCOLOR协议。项目提供Docker镜像，支持GPU和CPU，操作简便。SLANTbrainSeg在分割精度和效率上表现出色，适用于神经影像研究和临床分析。

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。

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