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Segment-and-Track-Anything

视频中任意对象的自动分割与追踪系统

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。

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。
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。
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。
awesome-segment-anything - Segment Anything项目研究进展
GithubInpaintingSegment Anything医疗图像分割开源项目计算机视觉项目专有名称
本项目专注于追踪和总结Segment Anything在计算机视觉领域的最新研究进展,内容涵盖基准模型论文、衍生论文和衍生项目,覆盖医学影像分割、视频帧插值、低层视觉、图像插补等多个领域。如觉得本资源库有帮助,请星标或分享。这里提供最新的项目更新和丰富的资源链接,助力进一步研究和应用。
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。
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。
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-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。
SegmentAnythingin3D - NeRF模型的三维目标分割框架SA3D
3D分割GithubNeRFSA3DSAM开源项目计算机视觉
SA3D是一个创新的三维目标分割框架,基于神经辐射场(NeRF)模型。它允许用户通过单一视图的手动提示,快速获取目标对象的3D分割结果。SA3D支持点提示和文本提示输入,处理时间约为2分钟。该框架在建筑、室内场景和复杂物体等多种应用场景中展现了良好的适应性,为3D场景感知和虚拟现实内容创作提供了新的可能。项目还包含直观的图形界面,便于研究人员和开发者进行快速实验和应用开发。
pytracking - 基于PyTorch的开源视觉目标跟踪和视频对象分割框架
GithubPyTorch开源项目深度学习视觉目标跟踪视频目标分割计算机视觉
PyTracking是基于PyTorch的开源视觉目标跟踪和视频对象分割框架。它实现了多个先进的跟踪算法,如TaMOs、RTS和ToMP,并提供完整的训练代码和预训练模型。该框架包含用于实现和评估视觉跟踪器的库,涵盖常用数据集、性能分析脚本和通用构建模块。其LTR训练框架支持多种跟踪网络的训练,提供丰富的数据集和功能。
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