SAM-Adapter-PyTorch

提升复杂场景下图像分割效果的开源项目

SAM-Adapter Segment Anything ICCV Python PyTorch Github 开源项目

SAM-Adapter项目提升了SAM在伪装、阴影和医疗图像分割中的表现。最新的更新支持更强大的SAM2骨干网络，并提供多种预训练模型和数据集下载链接，便于快速上手。该项目在IEEE/CVF国际计算机视觉会议上展示，并包含详细的环境配置和训练指南，方便研究人员进行深度学习任务。

segment-anything-2 - 新一代图像和视频分割基础模型

AI模型GithubSAM 2图像分割开源项目视频分割计算机视觉

SAM 2是Meta AI研发的图像和视频分割基础模型,扩展了SAM的功能。它采用transformer架构和流式内存,实现实时视频处理。通过模型循环数据引擎,研究团队构建了大规模视频分割数据集SA-V。SAM 2在多种视觉任务中展现出卓越性能,为计算机视觉领域带来新的可能。

sam-vit-huge - SAM 革新性的通用图像分割模型

AI模型GithubHuggingfaceSAM图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉

Segment Anything Model (SAM) 是Facebook Research开发的先进图像分割模型。它能根据点或框等简单提示生成精确的对象蒙版，在1100万图像和11亿蒙版的大规模数据集上训练。SAM具备强大的零样本迁移能力，可应用于多种分割任务。模型由视觉编码器、提示编码器和蒙版解码器构成，既可生成单个目标蒙版，也能自动分割整图所有对象。SAM为计算机视觉领域带来了新的可能性。

EfficientSAM - 基于掩码预训练的实时图像分割模型

EfficientSAMGithub分割模型图像处理开源项目深度学习计算机视觉

EfficientSAM是一个基于掩码图像预训练的通用图像分割模型，支持点提示、框提示、全景分割和显著性检测等功能。该模型在保持高精度的同时显著提高了处理速度，已集成到多个开源工具中。项目提供在线演示和Jupyter notebook示例，便于研究人员和开发者快速上手和应用。

evf-sam2 - EVF-SAM优化文本引导的Segment Anything Model性能

EVF-SAMGithubHuggingface图像分割开源项目模型深度学习视觉语言融合计算机视觉

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。

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。

SegmentAnything3D - Segment Anything技术在3D场景中的创新应用

3D感知GithubSegment Anything 3D图像分割开源项目点云处理计算机视觉

SAM3D项目将Segment Anything技术扩展到3D感知领域，通过将2D图像分割信息转移到3D空间，为3D场景理解提供新思路。该项目结合SAM生成掩码、点云合并和区域合并等技术，实现2D到3D的有效转换。SAM3D不仅拓展了计算机视觉的应用范围，也为3D场景分析和理解开辟了新的研究方向。

sam2-hiera-small - 下一代图像和视频可提示视觉分割技术

FAIRGithubHuggingfaceSAM 2图像分割开源项目模型视觉分割视频分割

SAM 2是FAIR推出的一款模型，专注于实现图像和视频的可提示视觉分割。官方代码库支持图像和视频预测任务，允许利用SAM2ImagePredictor生成图像遮罩，并使用SAM2VideoPredictor实现视频中遮罩的传播和处理。该模型在学术研究和工业应用中具有广泛功能。如需深入了解，可查阅相关论文和资源。

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。

SAM4MIS - 医学图像分割技术的前沿进展

GithubSAM人工智能医学图像分割开源项目深度学习计算机视觉

SAM4MIS项目综述了Segment Anything Model (SAM)和SAM2在医学图像分割领域的应用进展。该项目涵盖了从经验评估到方法改进的全面研究成果,为医学图像分割提供了最新见解。通过持续跟踪和汇总SAM相关研究,SAM4MIS为医学图像分析研究提供了重要参考,促进了该领域技术的创新。

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。

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