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

模型Github图像分割视觉语言融合开源项目HuggingfaceEVF-SAM计算机视觉深度学习

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。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface论文论文
介绍相关项目
Grounded-Segment-Anything - 融合文本引导的开放世界目标检测与分割工具
GithubGrounded-SAM图像分割开源项目目标检测视觉AI
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。
EdgeSAM - 边缘设备上快速的分割模型EdgeSAM
CNNEdgeSAMGithubSAMiOS应用开源项目高性能
EdgeSAM通过优化的Prompt-In-the-Loop蒸馏方法，为边缘设备提供高效的分割模型。相较于原始SAM，EdgeSAM在速度上提升了40倍，并在iPhone 14上实现了超过30帧每秒的性能。此外，EdgeSAM在COCO和LVIS数据集上的mIoUs分别提升了2.3和3.2，性能优于MobileSAM。该项目支持ONNX和CoreML平台，并已经集成到多个开源工具中。用户还可以通过iOS App方便地使用EdgeSAM。
SlimSAM-uniform-77 - 高效压缩分割模型实现接近原始SAM性能
GithubHuggingfaceSlimSAM图像分割开源项目模型模型压缩深度学习计算机视觉
SlimSAM是一种创新的SAM压缩方法，通过剪枝-蒸馏框架高效重用预训练模型。该方法采用交替细化策略和无标签剪枝准则，将模型参数减至原始SAM-H的0.9%，计算量减至0.8%，仅使用0.1%的训练数据。与其他压缩方法相比，SlimSAM在使用更少训练数据的情况下实现了优越性能。
segment-anything - 革命性AI模型实现高效图像分割
AI模型GithubSegment Anything图像分割开源项目深度学习计算机视觉
Segment Anything是Meta AI Research开发的图像分割模型，能通过简单输入生成高质量物体遮罩。该模型经过大规模数据训练，具备强大的零样本分割能力。它提供多种版本，支持ONNX导出，并附有示例和文档，便于集成应用。
lang-segment-anything - 基于文本提示的开源图像分割工具
GithubLanguage Segment-Anything图像分割对象检测开源项目深度学习计算机视觉
Lang-segment-anything是一个开源项目，结合实例分割和文本提示功能，用于生成图像中特定对象的掩码。该工具基于Meta的segment-anything模型和GroundingDINO检测模型，实现了零样本文本到边界框的对象检测。项目支持自定义文本提示进行精确对象分割，并可在Lightning AI应用平台上部署。这一工具为图像分析和对象识别提供了新的解决方案。
comfyui_segment_anything - 基于 GroundingDino 和 SAM，使用语义字符串来分割图像中的任何元素
ComfyUIGithubPython依赖segment下载开源项目模型
ComfyUI Segment Anything项目在ComfyUI框架下实现了核心功能，并提供详细的Python依赖安装指南和模型下载方式，确保与sd-webui-segment-anything一致。用户可以通过pip命令快速安装所需依赖，并自动或手动下载BERT、GroundingDino和SAM模型。如下载速度较慢，可设置代理加速。项目欢迎社区贡献，用户可以通过fork和pull request参与代码改进。
samvit_base_patch16.sa1b - 高效的图像特征提取与分类工具
GithubHuggingfaceVision Transformersamvit_base_patch16.sa1b图像分类图像特征提取开源项目模型预训练
Segment-Anything Vision Transformer（SAM ViT）模型专注于图像特征提取与分类，不含分割头。使用MAE权重进行初始化，并通过SA-1B数据集的预训练，展示出89.7M的参数量及486.4 GMACs的计算性能，适宜处理1024x1024图像。Python代码示例提供了图像分类与嵌入应用方式，用户可通过timm库使用预训练模型‘samvit_base_patch16.sa1b’以提升图像分析效率。
sssegmentation - 开源语义分割工具箱 集成多种先进算法和模型
GithubPyTorch开源工具开源项目深度学习计算机视觉语义分割
sssegmentation是基于PyTorch的开源语义分割工具箱，提供高性能、模块化设计和统一基准测试。它集成多种流行分割框架，支持各类backbone网络和分割器模型，包括SAM、MobileSAM等最新技术。该项目为语义分割研究和应用开发提供灵活易用的平台。
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。
RepViT - 移动设备上的高效实时视觉模型
GithubRepViT-SAMSAM模型实时分割开源项目移动设备轻量级CNN
RepViT是一个轻量级CNN模型家族,整合了Vision Transformer的架构设计,在移动设备上实现了80%以上的ImageNet准确率,延迟仅1毫秒。RepViT-SAM将RepViT应用于SAM模型,显著降低了计算需求,实现了移动设备上的实时任意目标分割。这两个模型在图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务中均表现出色,兼具高性能和高效率。
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