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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。

grounding-dino-base - 实现开放集目标检测的创新模型
GithubGrounding DINOHuggingface开源项目模型深度学习物体检测计算机视觉零样本学习
Grounding DINO是一种创新的开放集目标检测模型,结合DINO与文本预训练技术。通过整合文本编码器,该模型将闭集目标检测扩展为零样本目标检测。在COCO数据集上,Grounding DINO达到了52.5 AP的性能。此模型支持研究人员直接进行零样本目标检测,无需额外的标记数据即可识别图像中的物体。
segmentation_models.pytorch - 基于PyTorch的神经网络图像分割库
GithubPyTorch图像分割开源项目神经网络编码器预训练模型
segmentation_models.pytorch 是一个基于 PyTorch 的图像分割库,提供9种分割模型架构和124种编码器。该库 API 简洁,支持预训练权重,并包含常用评估指标和损失函数。它适用于研究和实际应用中的各种图像分割任务,是图像分割领域的实用工具。
groundingLMM - 结合视觉分割和对话生成的多模态AI模型
GLaMMGithub图像分割多模态模型对话生成开源项目视觉基础
GLaMM是一种新型多模态AI模型,将自然语言生成与对象分割技术相结合。该模型提出了接地对话生成任务,并基于GranD数据集进行训练。GLaMM能够处理图像和区域级输入,支持视觉对话和指代表达分割等功能,为视觉语言交互提供了新的解决方案。
lingua-go - 准确识别文本语言的灵活工具,适用于多种自然语言处理场景
AIGithubLingua开源项目文本分类自然语言处理语言识别
Lingua-go 是一款能够准确识别文本语言的开源工具,适用范围广泛,包括长文本、单个词语和短语等。相比其他库,它在处理短文本时表现更佳,无需依赖外部API,支持75种语言,完全离线使用,适合预处理、文本分类和拼写检查等自然语言处理任务。
prompt-to-prompt - 基于注意力控制的提示词驱动图像编辑技术
GithubPrompt-to-Prompt图像编辑开源项目扩散模型注意力控制深度学习
Prompt-to-Prompt是一个基于潜在扩散和稳定扩散模型的图像编辑项目。它通过注意力机制控制,实现了替换、细化和重新加权等多种提示词编辑方式。项目还包含用于编辑真实图像的空文本反转技术,能够通过简单的文本提示实现精确的图像编辑和生成。
sd-webui-regional-prompter - 优化图像生成的区域提示词控制扩展
AI绘图GithubRegional Prompterstable-diffusion-webui图像生成开源项目提示词
sd-webui-regional-prompter是Stable Diffusion WebUI的一个扩展,可为图像不同区域指定独立提示词。支持多种区域划分方式,包括垂直、水平、2D以及基于蒙版和提示词的指定。此外还具备LoRA应用控制、区域可视化和API功能,提高了AI图像生成的精确度和灵活性。
Geo-SAM - 地理图像实时分割QGIS插件,实现毫秒级响应
Geo SAMGithubQGIS插件SAM模型图像分割开源项目遥感图像
Geo-SAM是一个基于Segment Anything Model的QGIS插件,用于地理空间图像分割和地貌标记。通过预编码图像特征和精简模型,实现普通笔记本CPU上毫秒级的实时交互式分割。插件包含图像编码和交互式分割两个模块,支持多波段图像处理,无需编程即可使用。Geo-SAM提高了地理图像处理效率,为地理空间分析提供了便捷工具。
GLIGEN - 开放式条件引导的文本到图像生成模型
GLIGENGithub人工智能开源项目文本到图像生成深度学习计算机视觉
GLIGEN是一个创新的开放式条件引导文本到图像生成模型。它扩展了冻结文本到图像模型的功能,支持框、关键点和图像等多种引导条件。在COCO和LVIS数据集的零样本测试中,GLIGEN大幅超越了现有的有监督布局到图像生成基线。这项技术在开放世界场景下的应用前景广阔,同时也需关注其局限性和伦理影响。
sam2.1-hiera-large - Meta开源的新一代图像视频智能分割模型
GithubHuggingfaceSAM2图像分割开源项目机器学习模型视频分割计算机视觉
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。
SOLO - 无框的实例分割算法,可直接输出实例掩码和类别概率,并具备高质量掩码预测和顶级性能
GithubResNet-101SOLOSOLOv2开源项目目标分割高质量遮罩预测
SOLO项目实现了SOLO和SOLOv2两种完全无框的实例分割算法,可直接输出实例掩码和类别概率,并具备高质量掩码预测和顶级性能。该项目基于mmdetection,支持多GPU和单GPU训练,并提供多种预训练模型下载,包括轻量级模型。对于研究人员来说,这些工具显著提高了分割精度和训练速度,适用于各种应用场景。
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