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sam2.1-hiera-large

Meta开源的新一代图像视频智能分割模型

sam2.1-hiera-large是Meta AI推出的SAM 2项目的核心模型,专注于图像和视频的智能分割任务。模型支持图像和视频预测功能,可通过Python接口快速集成。基于提示式交互,模型能实现自动生成分割掩码,在需要精确物体分割的计算机视觉应用中具有广泛应用价值。

EVF-SAM - 基于早期视觉语言融合的文本引导图像分割模型
EVF-SAMGithubSAM模型图像分割开源项目视觉语言融合语义分割
EVF-SAM项目通过早期视觉语言融合技术扩展了SAM模型的能力,实现高精度的文本引导图像分割。该模型在T4 GPU上可在几秒内完成推理,计算效率高。最新版本基于SAM-2支持视频分割,展现了零样本文本引导视频分割能力。EVF-SAM在多个数据集上表现出色,为计算机视觉领域提供了新的解决方案。
evf-sam2-multitask - 创新视觉语言融合技术提升文本引导图像分割效果
EVF-SAMGithubHuggingface人工智能图像分割开源项目模型深度学习视觉语言融合
EVF-SAM项目引入了早期视觉语言融合技术,旨在优化文本引导的图像分割任务。通过有效结合视觉与语言信息,该技术显著提升了分割的精确度和效率。项目提供了模型检查点,使用者可通过源代码中的'inference.py'文件了解具体应用方法。值得注意的是,当前版本需要从源代码直接导入模型脚本,尚不支持'AutoModel.from_pretrained(...)'功能。
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。
Medical-SAM2 - 基于SAM2框架的2D和3D医学图像精准分割模型
GithubMedical SAM 2医学影像图像分割开源项目深度学习计算机视觉
Medical-SAM2是一个开源的医学图像分割模型,基于SAM2框架开发。该模型支持2D和3D医学图像分割,适用于REFUGE眼底图像和BTCV腹部多器官等数据集。项目提供环境配置、数据准备和训练步骤指南,以及预训练权重。Medical-SAM2为医学图像分析研究提供了实用的工具和资源。
sam-vit-base - 基于ViT的高效零样本图像分割模型
GithubHuggingfaceSAM人工智能图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉
sam-vit-base是Segment Anything Model (SAM)的ViT Base版本,一个强大的图像分割模型。它可根据点或框等输入提示生成高质量对象掩码,适用于多种分割任务。该模型在庞大数据集上训练,具备出色的零样本性能。其架构包含视觉编码器、提示编码器和掩码解码器,支持提示式和自动化掩码生成,为计算机视觉研究提供了新的可能性。
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。
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。
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。
SAM-Med2D - 医学图像分割新突破 SAM-Med2D模型
GithubSAM-Med2D医学图像分割开源项目数据集模型训练模型评估
SAM-Med2D是基于Segment Anything Model的医学图像分割模型,在包含4.6M图像和19.7M掩码的大规模数据集上进行微调。该项目涵盖10种医学数据模态、4种解剖结构和病变,以及31个主要人体器官。SAM-Med2D在多个测试集上表现优秀,尤其在点提示和边界框提示方面效果显著,为医学图像分割领域提供了新的解决方案。
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。
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