Grounded-SAM-2

多模态视频目标检测与分割框架

SAM 2 Grounding DINO 目标检测视频追踪图像分割 Github 开源项目

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。

Github

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介绍相关项目

MaskDINO - 统一的Transformer架构革新目标检测与分割任务

GithubMask DINOtransformer图像分割开源项目深度学习目标检测

MaskDINO项目提出统一的Transformer架构，整合目标检测、全景分割、实例分割和语义分割任务。该架构实现检测与分割的协同，并在COCO、ADE20K和Cityscapes等主要数据集上取得领先成果。在相同条件下，MaskDINO的性能超越了现有方法，展现出在视觉任务中的卓越潜力。

segment-anything-video - MetaSeg 开源图像和视频分割框架

GithubMetaSegSegment Anything图像分割开源项目深度学习计算机视觉

MetaSeg是Segment Anything模型的封装版本，提供自动和手动图像视频分割功能。该项目支持多种预训练模型，可与SAHI和FalAI等工具集成，实现物体分割。MetaSeg支持pip安装，提供丰富的API接口，适用于图像分析和处理任务。

mmdetection3d - 支持多模态单模态的开源3D目标检测框架

3D目标检测GithubMMDetection3D开源工具箱开源项目点云处理计算机视觉

MMDetection3D是OpenMMLab项目开发的开源3D目标检测框架，基于PyTorch构建。它支持多模态和单模态检测器，适用于室内外3D检测数据集，可与2D检测无缝集成。该框架提供300多种预训练模型、40多种算法实现，以及MMDetection全部功能模块。MMDetection3D不仅可用于研究，还可作为库支持各类3D检测应用开发。

comfyui_segment_anything - 基于 GroundingDino 和 SAM，使用语义字符串来分割图像中的任何元素

ComfyUIGithubPython依赖segment下载开源项目模型

ComfyUI Segment Anything项目在ComfyUI框架下实现了核心功能，并提供详细的Python依赖安装指南和模型下载方式，确保与sd-webui-segment-anything一致。用户可以通过pip命令快速安装所需依赖，并自动或手动下载BERT、GroundingDino和SAM模型。如下载速度较慢，可设置代理加速。项目欢迎社区贡献，用户可以通过fork和pull request参与代码改进。

RGBD-semantic-segmentation - RGB-D语义分割技术发展综述及性能评估

GithubRGBD语义分割开源项目性能对比数据集深度学习评估指标

本项目汇总了RGB-D语义分割领域的最新研究成果,提供详尽的论文列表和性能对比。涵盖NYUDv2等主流数据集的基准结果,包括像素精度、平均精度、mIoU等关键指标。通过定期更新反映该领域最新进展,为计算机视觉研究人员提供全面的参考资源。项目内容还包括数据集介绍、评估指标说明和详细的性能对比表格,全面呈现RGB-D语义分割技术的发展脉络。对于想深入了解该领域的研究人员和工程师而言,这是一个高价值的信息聚合平台。

DAMO-YOLO - 基于YOLO系列和嵌入包括神经网络架构搜索及轻量级算法在内的多项新技术的对象检测算法

DAMO-YOLOGithub开源项目性能优化检测模型目标检测算法更新

DAMO-YOLO, 阿里巴巴DAMO实验室的先进对象检测技术，基于YOLO系列和嵌入包括神经网络架构搜索及轻量级算法在内的多项新技术，以优化性能和效率。针对广泛行业场景，提供一站式解决方案，从训练到部署全面支持。

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。

dinov2-giant - 无监督大规模视觉特征学习模型

DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformer图像处理开源项目模型特征提取自监督学习

DINOv2-giant是一款基于Vision Transformer架构的大规模视觉模型，采用DINOv2无监督学习方法训练。该模型能够从未标注的图像中提取强大的视觉特征，将图像分割为固定大小的块序列作为输入，通过Transformer编码器处理后输出图像的隐含表示。研究人员可利用此预训练模型作为基础，添加简单的线性层即可完成各种下游视觉任务的微调，为计算机视觉领域提供了强大的基础工具。

SlimSAM-uniform-77 - 高效压缩分割模型实现接近原始SAM性能

GithubHuggingfaceSlimSAM图像分割开源项目模型模型压缩深度学习计算机视觉

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。

micro-sam - 显微镜图像交互式分割与追踪工具

GithubSegment Anythingnapari应用交互式分割开源项目微观图像分割模型微调

micro-sam是一款专为显微镜图像分析设计的开源工具，基于Segment Anything模型。它支持2D和3D图像的交互式分割以及2D图像序列的追踪。作为napari插件，micro-sam允许用户通过简单点击实现复杂分割任务。该工具还提供模型微调和大规模图像处理功能，为显微镜数据分析提供了高效灵活的解决方案。

相关项目

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