lang-segment-anything

基于文本提示的开源图像分割工具

Language Segment-Anything 图像分割对象检测深度学习计算机视觉 Github 开源项目

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。

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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。

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。

Segment-Anything-CLIP - 整合Segment-Anything与CLIP的图像分析框架

CLIPGithubsegment-anything人工智能图像分割开源项目计算机视觉

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。

tokenize-anything - 基于视觉提示的多功能区域分割识别和描述模型

AI分割识别GithubTAP多任务处理开源项目灵活提示视觉语言模型

Tokenize Anything via Prompting是一个多功能视觉模型，可通过点、框和草图等视觉提示对图像中的任意区域进行分割、识别和描述。该模型利用SA-1B数据集和预训练的EVA-CLIP模型进行训练，具备强大的语义理解能力。其模块化设计支持多样化的视觉语言任务，可自定义预测器和异步处理流程，适用于各种应用场景。

lang-seg - 语言驱动的零样本语义图像分割模型

CLIPGithubLSeg开源项目计算机视觉语义分割零样本学习

LSeg是一种语言驱动的语义图像分割模型，结合文本编码器和Transformer图像编码器。它能将描述性标签与图像像素对齐，实现高效零样本分割。LSeg在多个数据集上表现出色，无需额外训练即可泛化到新类别。该模型在固定标签集上可与传统算法媲美，为语义分割任务提供了灵活有力的解决方案。

Awesome-Anything - 通用AI方法的精选资源库

GithubSegment Anything人工智能图像分割开源项目目标检测计算机视觉

Awesome-Anything是一个精选的通用人工智能资源库，涵盖对象分割、图像生成、3D处理、模型优化和多任务学习等领域。该项目汇集了各种创新技术和工具，为AI研究和开发提供全面支持，助力人工智能技术的进步。

grounded-segment-anything-colab - 图像分割与编辑工具支持多种inpainting模型

AI视觉ColabGithubGrounded-Segment-Anythinginpainting图像分割开源项目

grounded-segment-anything-colab是一个基于IDEA-Research项目的图像处理工具，集成了图像分割和编辑功能。该工具支持多种inpainting模型，包括runwayml/stable-diffusion-inpainting和自定义16位模型。项目提供Colab教程，方便用户进行图像分割和编辑操作。此工具为图像处理提供了灵活高效的解决方案。

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-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。

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。

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