#实例分割

Labelme是一个Python图像标注工具，使用Qt构建界面，支持多边形、矩形、圆形、线条和点的标注，适用于图像分类、语义分割、实例分割和视频标注。提供GUI自定义功能，并支持导出VOC和COCO格式数据集。兼容Windows、macOS和Linux平台，安装简单，资源丰富，易于使用。

SAHI是一款轻量级视觉工具库，专注于解决小物体检测和大图像推理难题，支持多种框架如YOLOv5、MMDetection和Detectron2。提供丰富的命令行工具及COCO数据集处理功能，适用于精细化的计算机视觉应用，特别在复杂图像处理中表现优异。通过多种教程和示例，帮助开发者快速上手并优化视觉任务。

Ultralytics的YOLOv8是一款前沿对象识别模型，提供了与前代产品相比更优化的特性。适用于对象检测、跟踪、实例分割和图像分类等多种应用场景，其高速准确性和用户友好性使其成为AI领域开发者的优选。更多细节，请参阅官方文档或参与Discord社区互动。

MIMDet是一个利用掩码图像建模技术的开源项目，能够提升预训练的Vanilla Vision Transformer在目标检测中的表现。此框架采用混合架构，用随机初始化的卷积体系取代预训练的大核Patchify体系，实现多尺度表示无需上采样。在COCO数据集上的表现亮眼，使用ViT-Base和Mask R-CNN模型时，分别达到51.7的框AP和46.2的掩码AP；使用ViT-L模型时，成绩分别是54.3的框AP和48.2的掩码AP。

该项目非官方实现了YOLO-World和EfficientSAM，通过融合这两个模型，提供高效的对象检测与实例分割功能。版本V2.0新增了蒙版分离与提取功能，支持指定蒙版单独输出，可处理图像和视频。项目特点包括支持加载多种YOLO-World和EfficientSAM模型，提供检测框厚度、置信度阈值、IoU阈值等配置选项，以提升检测与分割的精准性。详细的视频演示和安装指南，使用户能够轻松上手，体验高效的图像处理能力。

QueryInst是一种由动态掩码头并行监督驱动的查询实例分割方法，在准确性和速度上具有显著优势。该项目涵盖对象检测、实例分割和视频实例分割等多种实例级别识别任务，并提供详细的功能介绍和模型训练指导。目前本项目仍在积极开发中，计划扩展至更多实例级别识别任务。

MMYOLO是一个基于PyTorch和MMDetection的开源工具包，专注于YOLO系列算法，适用于对象检测和旋转对象检测任务。该项目提供统一的基准测试、详细文档和模块化设计，便于用户构建和扩展模型。支持YOLOv5实例分割和YOLOX-Pose等功能，显著提升训练速度，并在RTMDet模型上实现了先进的性能。

GLEE是一个通用对象基础模型，在超过1000万张来自多个数据集的图像上进行联合训练。该模型能同时处理多种以对象为中心的视觉任务，并在多个基准测试中保持领先性能。GLEE具有出色的通用性和零样本迁移能力，可作为增强其他架构或模型的基础组件。这项研究被CVPR2024接受为亮点论文，研究团队计划开源相关代码和预训练模型。

ISBNet是一种创新的3D点云实例分割网络，采用实例感知采样和框感知动态卷积技术。通过多任务学习方法和轴对齐边界框预测，ISBNet在ScanNetV2、S3DIS和STPLS3D等数据集上实现了领先的分割精度，同时保持快速推理速度。该方法有效解决了密集场景中相同语义类别物体的分割问题，为3D场景理解提供了新的解决方案。

AdelaiDet是基于Detectron2的开源工具包,实现了FCOS、BlendMask、MEInst、ABCNet等多种实例级识别算法。它为目标检测、实例分割、场景文本识别等任务提供高性能解决方案,包含预训练模型和训练接口,便于研究和开发。

这个Python库实现了基于补丁的推理方法,用于改进小物体检测和实例分割。它支持多种Ultralytics模型,包括YOLOv8/v9/v10、FastSAM和RTDETR,可用于对象检测和实例分割任务。库提供了推理结果可视化功能,并通过优化的补丁处理和结果合并提高了小物体检测准确性。项目还包含交互式笔记本和教程,方便用户学习和使用。

Flood-Filling Networks (FFNs) 是一种专为复杂大型形状实例分割设计的神经网络模型，特别适用于大脑组织的体积电子显微镜数据集。FFN模型在处理大规模、高分辨率的神经影像数据时表现出色，能够准确识别和分割复杂的神经元结构。该开源项目在FIB-25数据集上展现了优秀性能，为神经科学研究提供了强大的分割工具，适合需要高精度神经元分割的研究人员使用。

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。

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。

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。

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。

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。

MaskFormer通过ADE20k数据集训练，利用Swin结构提升语义、实例和全景分割性能。该模型适用于多种分割任务，采用统一的掩码及标签预测方式处理三类分割，促进图像细分任务的研究和应用，如建筑物和场景的精确分割。项目由Hugging Face团队支持，可在模型中心找到其他版本进行适用性调优。

OneFormer模型借助单一架构和模块在ADE20k数据集上进行训练，适用于语义、实例和全景分割。通过使用任务令牌，该模型能够动态调整以满足不同任务要求，不仅显著优化了分割效果，还具备替代专门化模型的潜力。