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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。

EditAnything - 多功能图像编辑与生成开源项目
AI绘图EditAnythingGithub图像生成图像编辑开源项目深度学习
EditAnything 是一个开源的图像编辑和生成项目,集成了 Segment Anything、ControlNet 和 Stable Diffusion 等先进技术。该项目支持跨图像区域拖放、服装和发型编辑、美颜处理等功能,还可根据简单草图生成图像。EditAnything 提供自定义编辑和布局对齐控制,为图像处理带来更大灵活性,适用于创意设计和内容创作等领域。
MOTSFusion - 将3D多目标跟踪与场景重建融合的创新算法
3D重建GithubKITTI数据集MOTSFusion开源项目目标跟踪计算机视觉
MOTSFusion项目提出了一种创新的多目标跟踪算法,通过融合3D跟踪和场景重建技术来提高准确性。该算法利用立体图像、光流和视差信息,结合分割网络和检测器,实现对车辆和行人的精确跟踪。项目在KITTI MOTS数据集上展现了优异性能,并开源了完整代码。这种方法为自动驾驶等应用中的多目标跟踪提供了新的思路。
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。
yolov8-streamlit-detection-tracking - YOLOv8和Streamlit打造的实时目标检测追踪应用
GithubStreamlitYOLOv8实时目标检测对象追踪开源项目计算机视觉
该项目基于YOLOv8和Streamlit开发,提供实时目标检测和追踪功能的Web应用。支持RTSP、UDP、YouTube等多种视频源,以及静态视频和图像处理。用户可通过直观界面调整模型参数,查看可视化结果并下载。项目展示了计算机视觉与Web应用的集成,适合学习和演示目的。
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。
inpaint-anything - AI驱动智能图像编辑 点击实现精准修复
AI绘图GithubInpaint AnythingSegment Anything图像修复开源项目深度学习
Inpaint Anything是一款结合Segment Anything分割技术和稳定扩散修复能力的AI图像编辑工具。通过简单点击创建精确蒙版,提高修复效率和质量。支持SAM 2、SAM-HQ和FastSAM等多种模型,适用于多种图像类型。工具提供蒙版扩展、裁剪和迭代修复等调整选项,实现灵活强大的图像编辑。
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。
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。
deep_sort_pytorch - 使用PyTorch实现的Deep Sort多目标追踪算法
Deep SortGithubMask RCNNPyTorchYOLOv3YOLOv5开源项目
本项目实现了基于PyTorch的Deep Sort多目标追踪算法,结合CNN模型进行特征提取,并采用YOLOv3和YOLOv5等先进检测器代替原始的FasterRCNN。项目还支持多GPU训练和多类别目标追踪,并引入了Mask RCNN实例分割模型。用户可以使用Python和PyTorch轻松启动和自定义项目,适用于行人再识别等任务。详细的更新日志和使用指南使其对机器学习及计算机视觉爱好者和研究人员尤为有用。
dreamscene4d - 从单目视频生成动态多目标3D场景的突破性技术
3D场景生成DreamScene4DGithub多目标跟踪开源项目视频处理计算机视觉
DreamScene4D是一种从单目视频生成动态多目标3D场景的开源技术。它采用3D高斯和形变优化方法,能处理不同长度的视频和多个目标。项目提供自动化和分阶段优化脚本,支持处理有遮挡和无遮挡的视频。DreamScene4D在复杂场景和长视频序列处理方面表现优异,为计算机视觉和图形学研究提供了新思路。
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