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SAN

轻量高效的开放词汇语义分割框架

Side Adapter Network (SAN)是一个开放词汇语义分割框架,将分割任务建模为区域识别问题。它在冻结的CLIP模型旁附加轻量级侧网络,实现高效准确的分割。SAN在多个语义分割基准测试中表现优异,具有更少的可训练参数和更快的推理速度。这一方法为开放词汇语义分割领域提供了新的解决思路。

LibtorchSegmentation - 高性能C++图像分割库
C++库GithubLibTorch图像分割开源项目神经网络预训练模型
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。
StreetCLIP - 开域图像地理定位的高性能零样本学习模型
GithubHuggingfaceOpenAIStreetCLIP图像地理定位城市场景开源项目模型零样本学习
StreetCLIP是一个在开域图像地理定位中实现零样本学习的预训练模型,基于OpenAI的CLIP ViT,通过1.1百万街景图像进行训练,与传统监督模型相比具有更优性能,适用于城市和乡村环境。该模型能够将图像特征与特定地理位置关联,可应用于建筑分析、自然环境监测、基础设施检查等多种领域,并有助于导航和自动驾驶技术的改进。
SegmentAnything3D - Segment Anything技术在3D场景中的创新应用
3D感知GithubSegment Anything 3D图像分割开源项目点云处理计算机视觉
SAM3D项目将Segment Anything技术扩展到3D感知领域,通过将2D图像分割信息转移到3D空间,为3D场景理解提供新思路。该项目结合SAM生成掩码、点云合并和区域合并等技术,实现2D到3D的有效转换。SAM3D不仅拓展了计算机视觉的应用范围,也为3D场景分析和理解开辟了新的研究方向。
sam-vit-base - 基于ViT的高效零样本图像分割模型
GithubHuggingfaceSAM人工智能图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉
sam-vit-base是Segment Anything Model (SAM)的ViT Base版本,一个强大的图像分割模型。它可根据点或框等输入提示生成高质量对象掩码,适用于多种分割任务。该模型在庞大数据集上训练,具备出色的零样本性能。其架构包含视觉编码器、提示编码器和掩码解码器,支持提示式和自动化掩码生成,为计算机视觉研究提供了新的可能性。
sat-12l - 多语言句子分割的革新之选,12层Transformer模型
GithubHuggingfaceSegment any TextSentence Segmentationsat-12lwtpsplit十二层Transformer开源项目模型
凭借12层Transformer,实现多语言环境中更高效的句子分割。这一技术适合多语境文本处理,提供快速而准确的分割解决方案。使用wtpsplit库可增强文本分析能力,进一步提高处理效率。详情请参阅Segment any Text论文。
sd-webui-segment-anything - 对任何内容进行分段以获得稳定的扩散 WebUI
ControlNetGithubGroundingDINOSAM-HQStable Diffusion WebUIsegment anything开源项目
此扩展结合了Stable Diffusion WebUI、ControlNet扩展,以及Segment Anything和GroundingDINO等高级分割模型,提升了图像修复、语义分割和LoRA/LyCORIS训练集创建功能。支持自动图像抠图及API的全面重构,单张图像处理和自动生成分割掩码更加便捷。最新版本增强了多个分割模型的支持,并优化了CPU和GPU的运行性能。
UniMatch - 革新半监督语义分割的弱到强一致性方法
GithubUniMatch半监督学习开源项目深度学习计算机视觉语义分割
UniMatch是一个创新的半监督语义分割模型,适用于自然、遥感和医学图像分析。该模型重新定义了弱到强的一致性概念,在Pascal VOC、Cityscapes和COCO等多个标准数据集上实现了领先性能。UniMatch在各种标注比例下均优于现有方法,推动了半监督语义分割技术的发展。
CLIP-convnext_large_d_320.laion2B-s29B-b131K-ft-soup - ConvNeXt-Large CLIP模型提升零样本图像分类性能
CLIPConvNeXtGithubHuggingface图像分类开源项目机器学习模型零样本学习
本模型基于LAION-2B数据集训练,采用320x320分辨率的ConvNeXt-Large架构和权重平均技术。在ImageNet-1k零样本分类任务上,准确率达到76.9%,超越了256x256分辨率版本。模型效率高于OpenAI的L/14-336,可应用于零样本图像分类、图文检索等任务。该项目为研究人员提供了强大的视觉-语言表征工具,助力探索大规模多模态模型。
Segment Anything Model - 一键智能识别与分割图像中的对象
AIAI工具AI开发Meta AISegment Anything Model图像分割模型训练热门零次训练
Meta AI推出的Segment Anything Model (SAM),能够一键从图像中分割任意对象。此AI模型具备零样本泛化能力,可处理未知对象和图像,适用于视频追踪、图像编辑等多种应用场景。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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