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通用图像识别模型：支持开放域类别和高精度标签生成

RAM++图像识别开源模型零样本学习多模态Github开源项目

Recognize Anything Model是一系列开源图像识别模型，包括RAM++、RAM和Tag2Text。这些模型能准确识别常见和开放域类别，支持高精度图像标签生成和全面描述。项目提供预训练模型、推理代码和训练数据集，适用于多种计算机视觉任务。模型性能优于现有先进方案，尤其在零样本识别方面表现突出。

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介绍相关项目
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。
RegionSpot - 基于深度学习的智能区域识别开源项目
AI模型GithubRegionSpot区域检测图像识别开源项目计算机视觉
RegionSpot是一个开源计算机视觉项目，专门用于识别图像中的任意区域。该项目利用深度学习技术，通过文本提示或边界框输入来定位和分割图像中的特定区域。RegionSpot提供了多个预训练模型，在罕见物体检测中实现了26.3%的框AP和23.4%的掩码AP。项目支持自定义词汇，并提供简单的API接口，适用于多种计算机视觉应用场景。
semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型
GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库
该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型，支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景，涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型，支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新，包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集，实现高效的语义分割。
anything_in_anyscene - AI场景生成工具 图像和视频创作新方向
Github开源项目
anything_in_anyscene是一个正在开发中的AI项目，致力于简化图像和视频生成流程。该工具允许通过文本描述在不同场景中创建物体或人物。项目即将发布完整代码，旨在为创意领域提供高效的AI辅助创作解决方案。潜在应用包括广告制作、游戏设计、影视特效等多个领域，为内容创作者提供新的可能性。
depth_anything_vitl14 - 先进的计算机视觉深度估计开源框架
Depth AnythingGithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计深度学习计算机视觉
depth_anything_vitl14是一个深度估计模型框架，专注于从单张图像中提取深度信息。该框架采用大规模无标记数据训练方式，具备完整的模型部署文档和Python接口。开发者可通过简单的代码调用实现图像深度估计，项目同时提供在线演示平台和技术文档支持。
deep-text-recognition-benchmark - 基于深度学习方法的文本识别
GithubPyTorch场景文本识别开源项目数据集模型分析深度学习
该项目是一个开源的场景文本识别框架，通过四阶段的官方PyTorch实现，支持现有大多数STR模型。它允许在统一的数据集上，评估各个模块的性能表现，包括准确性、速度和内存需求，并已被多个国际竞赛验证。用户可使用预训练模型进行测试，或进行更深入研究。
Depth-Anything-V2-Base - 更快更精细的单目深度估计模型
Depth-Anything-V2GithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计深度学习计算机视觉
Depth-Anything-V2是一款先进的单目深度估计模型，由595K合成标记图像和62M+真实未标记图像训练而成。它在细节表现、鲁棒性和效率上都超越了V1版本，处理速度比基于SD的模型快10倍。采用ViT-B架构，该模型为计算机视觉领域提供了高效的深度预测工具，尤其适用于需要精确深度信息的应用场景。
Segment-and-Track-Anything - 视频中任意对象的自动分割与追踪系统
AI视觉GithubSAM-Track交互式分割开源项目目标跟踪视频分割
Segment-and-Track-Anything是一个专注于视频中任意对象分割和追踪的开源项目。该系统集成了SAM模型的关键帧分割能力和DeAOT模型的多目标追踪功能。它支持自动检测新对象、交互式修改、文本提示等多种操作模式，适用于街景分析、增强现实、细胞追踪等领域。项目提供了直观的WebUI界面和灵活的参数设置，使用户能够轻松实现复杂的视频对象分割和追踪任务。
Groma - 多模态大语言模型Groma的视觉定位技术
GithubGroma区域理解多模态大语言模型开源项目视觉上下文视觉标记
Groma是一款多模态大语言模型，具有出色的区域理解和视觉定位功能，能够处理用户定义的区域输入并生成基于视觉内容的长文本回答。Groma采用独特的视觉标记和外部模块进行定位，在多模态引用表达理解基准方面表现优秀，并提供详细的安装、数据准备和训练指南，方便用户进行自定义训练。
depth-anything-small-hf - 基于大规模无标注数据的先进深度估计模型
Depth AnythingGithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计视觉模型零样本学习
Depth Anything是一款基于DPT架构和DINOv2骨干网络的创新深度估计模型。通过对约6200万张图像的训练，该模型在相对和绝对深度估计领域均实现了突破性成果。它不仅支持零样本深度估计，还能适应多样化的场景图像。研究人员和开发者可以通过简洁的pipeline或灵活的自定义类，轻松实现高精度的图像深度估计。
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