#图像分割

UNet++是一种改进的医学图像分割架构，通过重新设计跳跃连接和密集连接解码器，解决了U-Net的架构深度和连接设计问题。项目提供Keras和PyTorch实现，并获得多个第三方支持。UNet++在医学图像分割任务中表现优异，为研究提供了有力工具。该项目已在GitHub开源，欢迎研究者使用和贡献。

nnUNet是一个自适应深度学习框架,专注于医学图像分割。它可自动分析训练数据并优化U-Net分割流程,无需专业知识即可使用。支持2D和3D图像,处理多种模态和输入通道,并能应对不平衡类别分布。在多个生物医学图像分割挑战中表现出色,广泛用作基线方法和开发框架。适用于领域科学家和AI研究人员,为医学图像分析提供强大支持。

PyTorch Connectomics是一个面向神经科学领域的开源深度学习框架，专门用于处理电子显微镜采集的大脑图像数据。该框架支持连接组学中的自动和半自动语义及实例分割，提供多任务学习、主动学习和半监督学习功能。它采用分布式和混合精度优化技术，能高效处理大规模数据集。框架包含多种编码器-解码器架构，如定制3D UNet和特征金字塔网络模型，并提供全面的体积数据增强功能。由哈佛大学视觉计算组维护，PyTorch Connectomics致力于加速大脑神经连接图谱的重建过程。

Geo-SAM是一个基于Segment Anything Model的QGIS插件，用于地理空间图像分割和地貌标记。通过预编码图像特征和精简模型，实现普通笔记本CPU上毫秒级的实时交互式分割。插件包含图像编码和交互式分割两个模块，支持多波段图像处理，无需编程即可使用。Geo-SAM提高了地理图像处理效率，为地理空间分析提供了便捷工具。

本项目全面总结伪装物体检测(COD)领域的研究进展,涵盖检测、分割、场景理解等方向。汇集顶级论文、数据集和代码资源,定期更新最新成果。为研究人员提供了解COD前沿进展的重要参考。

本项目整理了Transformer模型在医学图像分析中的最新研究进展。内容涵盖图像分类、分割、重建、合成等多个领域,系统地归纳和分类了相关论文。项目提供了医学图像分析中Transformer应用的分类体系,详细的参考文献,以及开源代码库链接,为研究人员提供了全面的学习和实践资源。

LibtorchSegmentation是基于LibTorch的C++图像分割库，提供高级API和多种模型架构。支持15种预训练编码器，推理速度比PyTorch CUDA快35%。该库简单易用yet功能强大，适合快速开发和部署各类图像分割应用。

EntitySeg是一个专注于开放世界和高质量图像分割的开源工具箱。它集成了多种前沿算法，如开放世界实体分割、超高分辨率图像分割和类别无关半监督学习。该工具箱支持多个研究项目，应用范围广泛，从基础图像分割到复杂场景理解。EntitySeg为计算机视觉领域的研究人员和开发者提供了实用的工具和资源。

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。

Awesome-Anything是一个精选的通用人工智能资源库，涵盖对象分割、图像生成、3D处理、模型优化和多任务学习等领域。该项目汇集了各种创新技术和工具，为AI研究和开发提供全面支持，助力人工智能技术的进步。

Mask2Former在COCO数据集上的实例分割中表现出色，采用Swin骨干网，通过掩码预测和标签分类统一处理多种分割任务。相比MaskFormer，其改进的多尺度变形注意力机制提升了性能，并且不增加计算量的情况下优化了训练效率。此模型可以用于实例分割，提供多种微调版本供不同需求使用。

SegFormer模型在ADE20K数据集上微调，支持512x512分辨率图像的语义分割，由层次Transformer编码器和轻量级MLP解码头构成，适用于ADE20K和Cityscapes等基准。模型先在ImageNet-1k上预训练，再在下游任务上微调，适合多种分割任务。

SegFormer B3 Clothes是基于ATR数据集微调的服装和人体分割模型，可识别18个类别，包括背景、帽子、头发等。模型平均准确率80%，平均IoU 69%，在背景、头发和人脸等关键类别表现尤为出色。适用于多种服装分析和一般人体分割任务。提供简单API接口和训练代码，便于快速集成应用或进一步优化。

SegFormer-b3-fashion是一个基于SegFormer架构的语义分割模型，针对时尚服饰领域进行了优化。该模型可识别和分割图像中46种不同的服饰元素，涵盖衣物、配饰和细节特征。它采用transformer技术，在保持精确度的同时提供高效设计，适用于时尚分析和虚拟试衣等应用场景。

UperNet是一种结合ConvNeXt骨干网络的语义分割框架，融合了特征金字塔网络(FPN)和金字塔池化模块(PPM)。它能为每个像素生成语义标签，适用于场景理解和图像分割等计算机视觉任务。该模型提供多种预训练版本，可根据具体需求应用于不同场景。UperNet的设计旨在提高语义分割的准确性和效率，为研究人员和开发者提供了强大的图像分析工具。

OneFormer COCO Swin Large是一款基于COCO数据集训练的多任务图像分割模型。它采用单一架构，通过一次训练就能在语义、实例和全景分割任务中表现出色。模型利用任务令牌技术实现训练引导和动态推理，提供了高效的图像分割方案。此外，它还提供了便捷的API接口，适合各类研究和开发需求。

OneFormer是一个基于ADE20k数据集和Swin大型骨干网络训练的通用图像分割框架。它通过单一模型和单次训练，实现了语义、实例和全景分割多任务处理，性能超越现有专用模型。该模型采用任务令牌技术，实现了训练时的任务引导和推理时的任务动态适应。OneFormer为图像分割领域带来了新的解决方案，可应用于多种图像分割任务。

EVF-SAM项目引入了早期视觉语言融合技术，旨在优化文本引导的图像分割任务。通过有效结合视觉与语言信息，该技术显著提升了分割的精确度和效率。项目提供了模型检查点，使用者可通过源代码中的'inference.py'文件了解具体应用方法。值得注意的是，当前版本需要从源代码直接导入模型脚本，尚不支持'AutoModel.from_pretrained(...)'功能。

Mask2Former是一个先进的图像分割模型，基于Swin骨干网络在COCO数据集上训练。它采用统一的方法处理实例、语义和全景分割任务，通过预测掩码和标签来完成分割。该模型引入多尺度可变形注意力Transformer和掩码注意力Transformer解码器，在性能和效率上超越了先前的MaskFormer模型。Mask2Former提供了简单的使用方法和代码示例，方便研究人员和开发者在图像分割领域进行应用和研究。

Mask2Former-Swin-Large-ADE-Semantic是一款先进的图像分割模型，基于Swin backbone构建并在ADE20k数据集上训练。该模型采用统一架构处理实例、语义和全景分割任务，通过预测掩码和标签集实现多类型分割。其核心优势在于采用改进的多尺度可变形注意力Transformer和掩码注意力Transformer解码器，在性能和效率方面均优于前代MaskFormer模型。Mask2Former适用于广泛的图像分割场景，能够提供精确的分割结果。

GLaMM-GranD-Pretrained是基于GranD数据集预训练的模型，专注于区域级理解和分割掩码生成。GranD数据集包含7.5百万个独特概念和810百万个带分割掩码的区域，通过自动化注释流程生成。该模型为计算机视觉任务提供高级像素分割能力。研究者可通过GitHub或Hugging Face获取模型，并参考相关论文和项目页面深入了解。

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。

SlimSAM是一种创新的SAM压缩方法，通过剪枝-蒸馏框架高效重用预训练模型。该方法采用交替细化策略和无标签剪枝准则，将模型参数减至原始SAM-H的0.9%，计算量减至0.8%，仅使用0.1%的训练数据。与其他压缩方法相比，SlimSAM在使用更少训练数据的情况下实现了优越性能。

Mask2Former是一个基于Swin主干网络的高级图像分割模型，在Mapillary Vistas数据集上训练用于全景分割。它通过预测掩码和标签集合，统一处理实例、语义和全景分割任务。该模型采用改进的Transformer架构和高效训练策略，性能和效率均优于先前的MaskFormer。Mask2Former为各类图像分割应用提供了强大支持，推动了计算机视觉技术的进步。

SegGPT项目采用了类似GPT的Transformer模型，它可以在提供输入图像和提示的情况下生成分割掩码，并在COCO-20和FSS-1000数据集上实现了优异的单次图像分割效果。此模型适合用于需要高精度和上下文整合的图像分割应用场景。

SAM 2模型提供图像和视频的可提示视觉分割功能，开源代码库支持图像和视频预测。通过提示实现精准的掩码生成及传播，在高效推理中表现出色。该项目适合视觉识别与处理领域的研究者和开发者进行应用。

ControlNet最新版本利用图像分割为预训练的扩散模型提供条件控制，具备在小数据集上进行端到端任务学习的能力，具有强大的鲁棒性。结合Stable Diffusion v1.5，该模型通过分割图提供附加条件，丰富控制方法。可在个人设备和大型计算集群上处理不同规模的数据，提升训练效率。

该模型专注于通过Yolov8m实现卫星图像中建筑物的精准分割，借助PyTorch以提高分析准确性，mAP@0.5的精度分别为0.62261和0.61275。使用ultralyticsplus库及Python示例可实现快速图像加载与预测，适合高精度建筑物分割的应用需求。

OneFormer通过单一架构实现语义、实例和全景分割的统一处理。基于ADE20k数据集训练并采用Swin主干网络，这个紧凑型模型仅需一次训练即可完成多种图像分割任务。其独特的任务令牌机制实现了训练引导和推理动态化，为图像分割领域提供了高效的解决方案。

Mask2Former-Swin-Large是一个基于COCO数据集训练的图像分割模型，通过多尺度可变形注意力和掩码注意力机制，实现了实例、语义和全景分割的统一处理。相比MaskFormer具有更高的性能和计算效率

Mask2Former是一个基于COCO数据集的图像分割模型，采用Swin-Small作为基础架构。通过统一的掩码预测方法实现实例、语义和全景分割功能。该模型创新性地结合多尺度可变形注意力机制和掩码注意力技术，优化了计算效率。采用子采样点损失计算策略，使训练过程更加高效。

mit-b1是SegFormer模型的预训练编码器，采用分层Transformer结构，在ImageNet-1k数据集上完成预训练。该模型主要用于语义分割任务的微调，可通过添加轻量级全MLP解码头实现。mit-b1在ADE20K和Cityscapes等基准测试中表现优异，为语义分割提供了高效的特征提取能力，适用于多种下游任务。

SegFormer模型在CityScapes数据集上进行了微调，使用Transformer结构和轻量级MLP解码头实现高效的图像语义分割。适用于图像分割领域的研究者和开发者，可通过Python代码轻松使用。该模型支持高分辨率图像处理，展示了Transformer的潜力。

sam2.1-hiera-large是Meta AI推出的SAM 2项目的核心模型，专注于图像和视频的智能分割任务。模型支持图像和视频预测功能，可通过Python接口快速集成。基于提示式交互，模型能实现自动生成分割掩码，在需要精确物体分割的计算机视觉应用中具有广泛应用价值。

Mask2Former是基于Swin骨干网络的大型模型，针对Mapillary Vistas数据集进行语义分割训练。该模型采用统一方法处理实例、语义和全景分割任务，通过预测掩码集合及对应标签实现。结合多尺度变形注意力Transformer和掩码注意力机制，Mask2Former在性能和效率上均优于先前的SOTA模型MaskFormer。模型支持批量处理，输出类别和掩码查询逻辑，便于后续处理和结果可视化。

BiRefNet是一种基于双边参考的高分辨率二分类图像分割模型，在DIS、HRSOD和COD三项任务中表现出色。该模型支持高分辨率图像处理，提供Python接口和在线推理演示。用户可通过HuggingFace快速加载或选择本地部署。BiRefNet适用于背景去除、显著目标检测等多种图像分割场景，具有较强的通用性。