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evf-sam2

EVF-SAM优化文本引导的Segment Anything Model性能

EVF-SAM项目利用早期视觉语言融合技术,提高了文本引导的Segment Anything Model性能。该开源项目为图像和视频分割任务提供解决方案,支持文本提示输入。用户可在GitHub获取源代码,通过inference.py和inference_video.py文件了解使用方法。目前需从源代码导入模型脚本,尚不支持AutoModel.from_pretrained(...)功能。

sam-vit-large - 高性能AI图像分割模型 多种输入方式生成精确物体遮罩
GithubHuggingfaceSegment Anything Model图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉零样本学习
sam-vit-large是Segment Anything Model (SAM)的一个版本,由Facebook开发。这是一个先进的计算机视觉模型,可根据点、框等输入生成高精度物体遮罩。经过1100万图像和11亿遮罩的训练,该模型展现出优秀的零样本性能。它能自动生成图像中所有物体的遮罩,适用于多种图像分割任务,为计算机视觉研究提供了新的基础工具。
FastSAM - 全景分割模型 速度提升50倍且性能可比SAM
AI模型Fast Segment AnythingGithub图像分割开源项目深度学习计算机视觉
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。
sam2-hiera-large - 基于深度学习的高性能图像分割模型
GithubHuggingfaceSAM2图像分割开源项目掩码生成模型模型推理自动掩码生成
SAM2-Hiera-large是Meta公司开发的SAM2模型大型变体,专注于图像分割任务。该模型支持基于边界框的预测和自动掩码生成,可用于处理图像和视频对象分割。开发者可通过Python接口调用模型,实现高效的分割效果。项目提供了详细的使用示例和丰富的资源,方便用户深入了解和应用SAM2技术。
MobileSAM - 高效轻量化图像分割模型,适用于移动设备
AI模型GithubMobileSAM图像分割开源项目深度学习计算机视觉
MobileSAM是一种轻量级图像分割模型,专为移动应用优化。它保持了与原始SAM相当的性能,同时大幅减少了模型参数和推理时间。通过将ViT-H编码器替换为TinyViT,MobileSAM将参数量从615M降至9.66M,推理速度从456ms提升至12ms。该项目提供完整的训练和使用文档,支持ONNX导出,可轻松集成到现有SAM项目中。
Grounded-SAM-2 - 多模态视频目标检测与分割框架
GithubGrounding DINOSAM 2图像分割开源项目目标检测视频追踪
Grounded-SAM-2是一个开源项目,结合Grounding DINO和SAM 2技术,实现图像和视频中的目标检测、分割和跟踪。该项目支持自定义视频输入和多种提示类型,适用于广泛的视觉任务。通过简化代码实现和提供详细文档,Grounded-SAM-2提高了易用性。项目展示了开放世界模型在处理复杂视觉任务中的潜力,为研究人员和开发者提供了强大的工具。
SAM-Adapter-PyTorch - 提升复杂场景下图像分割效果的开源项目
GithubICCVPyTorchPythonSAM-AdapterSegment Anything开源项目
SAM-Adapter项目提升了SAM在伪装、阴影和医疗图像分割中的表现。最新的更新支持更强大的SAM2骨干网络,并提供多种预训练模型和数据集下载链接,便于快速上手。该项目在IEEE/CVF国际计算机视觉会议上展示,并包含详细的环境配置和训练指南,方便研究人员进行深度学习任务。
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。
Segment Anything Model - 一键智能识别与分割图像中的对象
AIAI工具AI开发Meta AISegment Anything Model图像分割模型训练热门零次训练
Meta AI推出的Segment Anything Model (SAM),能够一键从图像中分割任意对象。此AI模型具备零样本泛化能力,可处理未知对象和图像,适用于视频追踪、图像编辑等多种应用场景。
sam-hq - 升级版零样本图像分割模型
GithubHQ-SAMSAMprompt分割开源项目零样本分割高质量分割
SAM-HQ是对原始SAM模型的改进版本,专注于提高零样本图像分割的质量。该模型保留了SAM的灵活提示和泛化能力,同时通过引入可学习的高质量输出标记和特征融合策略,显著提升了分割效果,特别是对于复杂结构的物体。SAM-HQ仅增加少量参数就实现了性能的大幅提升。在9个不同领域的数据集测试中,SAM-HQ在各类下游任务中均表现优于原始SAM模型。
SegmentAnything3D - Segment Anything技术在3D场景中的创新应用
3D感知GithubSegment Anything 3D图像分割开源项目点云处理计算机视觉
SAM3D项目将Segment Anything技术扩展到3D感知领域,通过将2D图像分割信息转移到3D空间,为3D场景理解提供新思路。该项目结合SAM生成掩码、点云合并和区域合并等技术,实现2D到3D的有效转换。SAM3D不仅拓展了计算机视觉的应用范围,也为3D场景分析和理解开辟了新的研究方向。
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