Grounded-SAM-2是一个开源项目，结合Grounding DINO和SAM 2技术，实现图像和视频中的目标检测、分割和跟踪。该项目支持自定义视频输入和多种提示类型，适用于广泛的视觉任务。通过简化代码实现和提供详细文档，Grounded-SAM-2提高了易用性。项目展示了开放世界模型在处理复杂视觉任务中的潜力，为研究人员和开发者提供了强大的工具。

GroundingDINO是一个基于语言的开放集目标检测模型,能够检测图像中的任意物体。该模型在COCO数据集上实现了零样本52.5 AP和微调后63.0 AP的性能。GroundingDINO支持CPU模式,可与Stable Diffusion等模型集成用于图像编辑,还能与SAM结合实现分割功能。此外,项目提供了丰富的演示和教程资源,为开放世界目标检测领域带来了新的解决方案。

panoptic-segment-anything项目提出了一种创新的零样本全景分割方法。该方法巧妙结合Segment Anything Model (SAM)、Grounding DINO和CLIPSeg三个模型，克服了SAM在文本感知和语义分割方面的局限性。项目提供Colab notebook和Hugging Face Spaces上的Gradio演示，方便用户体验这一pipeline。此外，预测结果可上传至Segments.ai进行微调，为计算机视觉研究开辟了新的可能性。