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lang-segment-anything

基于文本提示的开源图像分割工具

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。

sam2-hiera-tiny - 提供图像和视频分割功能的开放源码基础模型
GithubHuggingfaceSAM 2图像分割开源项目模型深度学习视觉分割视频分割
SAM 2模型提供图像和视频的可提示视觉分割功能,开源代码库支持图像和视频预测。通过提示实现精准的掩码生成及传播,在高效推理中表现出色。该项目适合视觉识别与处理领域的研究者和开发者进行应用。
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。
Inpaint-Anything - 基于AI的图像编辑工具实,现对象移除填充和背景替换
GithubInpaint Anything内容填充图像处理开源项目物体移除背景替换
Inpaint Anything是一款结合先进计算机视觉模型的图像编辑工具。用户只需点击即可选择图像中的任意对象,然后可以移除对象、根据文本提示填充新内容或替换背景。该项目还支持视频和3D场景编辑,提供灵活强大的图像处理功能。
Segment-Any-Point-Cloud - 视觉基础模型驱动的通用点云序列分割框架
GithubSeal开源项目点云分割神经网络自监督学习计算机视觉
Seal是一种自监督学习框架,通过利用视觉基础模型的知识来分割多样化的点云序列。该框架在表示学习阶段强调空间和时间一致性,实现了高效的跨模态知识迁移。Seal无需依赖2D或3D标注,直接从视觉模型中提取知识,展现出优秀的可扩展性、一致性和泛化能力。它可应用于各类点云数据集,包括真实与合成、高低分辨率、大小规模以及干净和受损数据。
segmentation - 利用Pyannote开源工具进行语音分割与识别
GithubHuggingfacepyannote开源项目模型语音活动检测重分段重叠语音检测音频
探索使用Pyannote开源项目进行高效的语音分割,提高语音活动、重叠语音检测及重分段的性能。详细的使用说明和代码示例使音频处理过程更加准确快速,广泛适用于学术研究和商业应用。同时,Pyannote还为用户提供科学咨询服务和资助选项支持。
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。
open_clip - 探索前沿图像与语言对比预训练技术
GithubOpenCLIP图像识别对比学习开源项目零样本学习预训练模型
OpenCLIP是一个先进的开源深度学习项目,专注于OpenAI的CLIP模型的实现和优化。该项目在多样化的数据源和不同的计算预算下成功训练出多个高效能模型,涵盖图像和文本嵌入、模型微调及新模型开发等多个领域。通过增强图像与语言的联合理解能力,OpenCLIP显著推动了人工智能技术的发展,拓宽了其应用领域。
anything-v5 - 高品质动漫风格AI人像生成接口方案
AI绘图API接口Anything V5GithubHuggingfaceStable Diffusion API开源项目文本生成图像模型
这是一个基于Stable Diffusion的开源模型API接口,专注于生成高质量动漫风格人像。该接口支持PHP、Node、Java等多种编程语言,提供免费API密钥。用户能够调整提示词和参数来创作个性化AI图像,具备8K分辨率输出、多语言处理和全景图像生成等功能。此API为开发者和创作者提供了便捷的AI人像生成工具。
Depth-Anything-V2-Large - 单目深度估计新突破:高精度细节与高效性能的完美平衡
Depth Anything V2GithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计神经网络计算机视觉
Depth-Anything-V2-Large是一款基于大规模数据训练的单目深度估计模型。该模型通过595K合成标记图像和62M+真实未标记图像的训练,在细节精度和鲁棒性方面超越了前代版本。与基于SD的模型相比,它不仅更加高效和轻量,处理速度提升了10倍,还在预训练基础上展现出优秀的微调能力。这一模型为计算机视觉领域提供了性能卓越的深度估计解决方案。
Rectlabel-support - 图像标注工具,支持自动化标注和多格式导出
GithubRectLabel图像标注导出格式开源项目文本识别自动标注
RectLabel 是一款图像标注工具,支持 Segment Anything 和 Core ML 模型的自动标注,能够识别文本、曲线、点线和骨架等。支持导出COCO、Labelme、CreateML、YOLO和DOTA格式,以及索引色和灰度掩码图像。通过自定义热键和快捷设置,提高标注效率,满足不同图像处理需求。
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