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Grounded-Segment-Anything

融合文本引导的开放世界目标检测与分割工具

Grounded-SAM目标检测图像分割视觉AI开源项目Github

Grounded-Segment-Anything项目结合了Grounding DINO和Segment Anything模型的优势，能够根据文本提示检测和分割图像中的任意物体。该工具为开放世界场景中的目标检测和分割任务提供了有效解决方案，支持自动标注、3D人体网格重建和图像编辑等多种应用。通过提高检测和分割精度并提升工作效率，Grounded-Segment-Anything为计算机视觉领域带来了显著进展。

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介绍相关项目
inpaint-anything - AI驱动智能图像编辑 点击实现精准修复
AI绘图GithubInpaint AnythingSegment Anything图像修复开源项目深度学习
Inpaint Anything是一款结合Segment Anything分割技术和稳定扩散修复能力的AI图像编辑工具。通过简单点击创建精确蒙版，提高修复效率和质量。支持SAM 2、SAM-HQ和FastSAM等多种模型，适用于多种图像类型。工具提供蒙版扩展、裁剪和迭代修复等调整选项，实现灵活强大的图像编辑。
depth-anything-large-hf - 基于DPT和DINOv2的大规模深度估计模型
Depth AnythingGithubHuggingface人工智能图像处理开源项目模型深度估计计算机视觉
Depth Anything是一个基于DPT架构和DINOv2主干的深度估计模型，通过6200万张图像训练而成。该模型在相对和绝对深度估计方面均达到最先进水平，可用于零样本深度估计等任务。它提供简单的pipeline接口，支持任意尺寸输入图像，并输出高质量深度图。Depth Anything为计算机视觉领域提供了强大的深度感知能力，可应用于多个场景。
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。
EVF-SAM - 基于早期视觉语言融合的文本引导图像分割模型
EVF-SAMGithubSAM模型图像分割开源项目视觉语言融合语义分割
EVF-SAM项目通过早期视觉语言融合技术扩展了SAM模型的能力，实现高精度的文本引导图像分割。该模型在T4 GPU上可在几秒内完成推理，计算效率高。最新版本基于SAM-2支持视频分割，展现了零样本文本引导视频分割能力。EVF-SAM在多个数据集上表现出色，为计算机视觉领域提供了新的解决方案。
Prompt-Can-Anything - AI应用集成平台 轻松实现多模态任务处理
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Prompt-Can-Anything集成了多种先进AI应用,通过简单提示和操作实现图像理解、目标检测、实例分割、文本生成等AI任务。该平台提供多模态AI处理Web界面,持续丰富功能,致力构建全面智能代理系统。用户可按需安装功能模块,灵活运用AI能力。
seggpt-vit-large - 基于上下文的单次图像分割解决方案
GithubHuggingfaceSegGPTTransformer图像分割开源项目模型生成模型语义分割
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。
evf-sam2-multitask - 创新视觉语言融合技术提升文本引导图像分割效果
EVF-SAMGithubHuggingface人工智能图像分割开源项目模型深度学习视觉语言融合
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。
depth-anything-small-hf - 基于大规模无标注数据的先进深度估计模型
Depth AnythingGithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计视觉模型零样本学习
Depth Anything是一款基于DPT架构和DINOv2骨干网络的创新深度估计模型。通过对约6200万张图像的训练，该模型在相对和绝对深度估计领域均实现了突破性成果。它不仅支持零样本深度估计，还能适应多样化的场景图像。研究人员和开发者可以通过简洁的pipeline或灵活的自定义类，轻松实现高精度的图像深度估计。
3D-OVS - 无需标注的开放词汇3D场景分割新方法
3D分割CLIP特征GithubTensoRF开放词汇开源项目弱监督学习
3D-OVS是一种创新的弱监督3D开放词汇分割方法，仅依靠文本描述即可实现3D场景的精准分割。该技术融合TensoRF重建与CLIP特征提取，通过提示工程和DINO特征优化，提高了3D场景的语义理解能力。这一方法将3D视觉与自然语言处理有机结合，为多个领域的应用提供了新的可能性。
Depth-Anything-V2-Small-hf - 单目深度估计新标杆 精细、稳健且高效
Depth Anything V2GithubHuggingface人工智能图像处理开源项目模型深度估计计算机视觉
Depth-Anything-V2-Small-hf是一款基于DPT架构和DINOv2主干的先进单目深度估计模型。经过大规模合成和真实图像训练，它在细节精度和稳健性上超越了前代产品。相比基于稳定扩散的模型，该模型速度提升10倍，且更为轻量。它在零样本深度估计任务中表现卓越，可广泛应用于3D重建和场景理解等领域。研究者和开发者可通过Transformers库便捷地集成和使用这一模型。
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