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Segment Anything项目研究进展

Segment Anything 计算机视觉医疗图像分割 Inpainting 项目专有名称 Github 开源项目

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。

Awesome-Diffusion-Models-in-Medical-Imaging - 汇总医疗影像中扩散模型的前沿研究与应用

Anomaly DetectionDiffusion ModelsGithubMedical ImagingSegmentationSurvey Papers开源项目

本页面汇集了关于医疗影像扩散模型的精彩文章，包括综合调查、挑战报告以及多种应用领域的最新研究成果。这里汇集了关于异常检测、去噪、分割、图像生成和文本到图像转换等方面的详尽文献。这些内容展示了扩散模型在医学图像分析中的重要性，还覆盖了在皮肤病变分割、脑图像异常检测等具体应用中的最新进展。欢迎社区参与和贡献，共同推动这一领域的发展。

awesome-multimodal-in-medical-imaging - 医学影像多模态学习应用资源集锦

Github医学影像多模态学习开源项目报告生成视觉语言模型视觉问答

该项目汇集医学影像多模态学习应用资源，涵盖数据集、综述、报告生成、视觉问答和视觉语言模型等。内容包括大语言模型相关论文，并提供最新论文和代码链接。资源库定期更新，收录超过100篇高质量论文，为医学影像多模态研究提供重要参考。

Awesome_Long_Form_Video_Understanding - 长视频理解研究前沿进展与资源综述

Github人工智能开源项目深度学习视频分析计算机视觉长视频理解

这是一个综合性长视频理解研究资源库,涵盖表征学习、高效建模、大语言模型等多个子领域。项目汇总了前沿研究论文、数据集和工具,对各子任务进行了系统梳理。为长视频理解研究者提供了全面的参考资源,有助于推动该领域的发展。

Awesome-Transformer-in-Medical-Imaging - Transformer在医学图像分析中的应用进展综述

GithubVision Transformer医学图像分析图像分割图像分类开源项目深度学习

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。

FastSAM - 全景分割模型速度提升50倍且性能可比SAM

AI模型Fast Segment AnythingGithub图像分割开源项目深度学习计算机视觉

FastSAM是一款基于CNN的高效全景分割模型。仅使用SAM数据集2%的数据，就实现了与SAM相当的性能，同时运行速度提升50倍。支持一切模式、文本提示、框选和点选等多种交互方式。在边缘检测、目标检测等下游任务中，FastSAM展现出优异的零样本迁移能力，为计算机视觉研究开辟新方向。

Awesome-Super-Resolution - 全面收录超分辨率技术研究资源

GitHubGithub图像处理开源项目深度学习论文列表超分辨率

项目提供了丰富的超分辨率技术资源，包括按年份和主题分类的论文列表、数据集和代码仓库。内容涵盖2014年至2024年的研究成果，包括传统方法、深度学习方法、非深度学习方法以及超分辨率研讨会论文。资源库还收录了超分辨率调查报告，并设有快速导航功能，为研究人员和开发者提供便捷的资源检索体验。

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。

Awesome-MVS - 多视角立体视觉算法精选资源大全

3D重建GithubMVS多视图立体视觉开源项目深度学习计算机视觉

本资源列表汇集了2017年至2024年间多视角立体视觉(MVS)算法的重要研究成果，包括基于学习和传统方法的最新进展。项目提供论文链接、代码实现和项目网页等全面资源，适合MVS领域研究者和开发者参考。内容定期更新，保持与前沿技术同步。

awesome-ml - 机器学习资源库涵盖语言模型图像视频和音频AI

Github图像模型大语言模型开源项目机器学习视频模型音频模型

该项目是一个综合性机器学习资源集合，包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新，欢迎贡献，为了解和实践机器学习最新进展提供参考。

sssegmentation - 开源语义分割工具箱集成多种先进算法和模型

GithubPyTorch开源工具开源项目深度学习计算机视觉语义分割

sssegmentation是基于PyTorch的开源语义分割工具箱，提供高性能、模块化设计和统一基准测试。它集成多种流行分割框架，支持各类backbone网络和分割器模型，包括SAM、MobileSAM等最新技术。该项目为语义分割研究和应用开发提供灵活易用的平台。

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