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PaddleSeg

高性能端到端图像分割工具套件,支持从训练到部署

PaddleSeg是一款基于飞桨PaddlePaddle的图像分割套件,内含超过45种模型算法和140多个预训练模型,支持语义分割、交互式分割、Matting及全景分割。应用场景广泛,包括医疗、工业、遥感等。具备高精度、高性能、模块化以及全流程特性,兼容多个操作系统如Linux、Windows、MacOS,适用于多种硬件的训练和部署。

InterpretDL - 深度学习模型解释工具包,助力AI可解释性研究
GithubInterpretDLPaddlePaddle可视化开源项目模型解释深度学习
InterpretDL是基于PaddlePaddle的深度学习模型解释工具包,集成多种经典和前沿解释算法。该工具支持计算机视觉和自然语言处理等任务,可帮助用户分析模型内部机制,为模型开发和研究提供洞察。InterpretDL实现了LIME、Grad-CAM、Integrated Gradients等算法,适合研究人员和开发者使用。
lang-seg - 语言驱动的零样本语义图像分割模型
CLIPGithubLSeg开源项目计算机视觉语义分割零样本学习
LSeg是一种语言驱动的语义图像分割模型,结合文本编码器和Transformer图像编码器。它能将描述性标签与图像像素对齐,实现高效零样本分割。LSeg在多个数据集上表现出色,无需额外训练即可泛化到新类别。该模型在固定标签集上可与传统算法媲美,为语义分割任务提供了灵活有力的解决方案。
PaddleSlim - 深度学习模型压缩工具库PaddleSlim:低比特量化、知识蒸馏、稀疏化和结构搜索
GithubPaddleSlim剪枝开源项目模型压缩深度学习量化
PaddleSlim是一个深度学习模型压缩的工具库,提供低比特量化、知识蒸馏、稀疏化和模型结构搜索等策略。支持自动化压缩,量化预测能加速2.5倍,模型体积减少3.9倍。提供YOLOv8自动化压缩示例,并优化了在Nvidia GPU和ARM设备上的性能。适用于视觉和自然语言处理任务。支持PaddlePaddle和PaddleLite多个版本,适合有模型压缩需求的开发者使用。
EfficientSAM - 基于掩码预训练的实时图像分割模型
EfficientSAMGithub分割模型图像处理开源项目深度学习计算机视觉
EfficientSAM是一个基于掩码图像预训练的通用图像分割模型,支持点提示、框提示、全景分割和显著性检测等功能。该模型在保持高精度的同时显著提高了处理速度,已集成到多个开源工具中。项目提供在线演示和Jupyter notebook示例,便于研究人员和开发者快速上手和应用。
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。
Segment-and-Track-Anything - 视频中任意对象的自动分割与追踪系统
AI视觉GithubSAM-Track交互式分割开源项目目标跟踪视频分割
Segment-and-Track-Anything是一个专注于视频中任意对象分割和追踪的开源项目。该系统集成了SAM模型的关键帧分割能力和DeAOT模型的多目标追踪功能。它支持自动检测新对象、交互式修改、文本提示等多种操作模式,适用于街景分析、增强现实、细胞追踪等领域。项目提供了直观的WebUI界面和灵活的参数设置,使用户能够轻松实现复杂的视频对象分割和追踪任务。
Grounded-Segment-Anything - 融合文本引导的开放世界目标检测与分割工具
GithubGrounded-SAM图像分割开源项目目标检测视觉AI
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。
sige - 提升图像编辑效率的空间增量生成引擎
GithubSIGE卷积优化图像编辑开源项目深度学习生成模型
SIGE是一种空间增量生成引擎,通过在编辑区域选择性执行计算来提高图像编辑效率。这种方法显著减少了条件生成对抗网络和扩散模型的计算量和延迟,同时保持了图像质量。SIGE对DDPM、Stable Diffusion和GauGAN等模型的性能提升明显,在NeurIPS 2022发表,并开源了代码和基准数据集。
segment-lidar - 基于SAM的航空LiDAR数据无监督分割Python工具包
GithubLiDARSAM分割开源项目点云自动化
segment-lidar是一个用于航空LiDAR数据无监督实例分割的Python工具包。它集成了Meta AI的Segment-Anything Model (SAM)和segment-geospatial包,实现3D点云数据的自动化分割。工具包具备地面滤波、自定义相机视图和交互式可视化等功能,安装简便,文档完善。适合处理大规模LiDAR数据的研究和开发需求。
Paddle-Lite - 轻量级且高性能的深度学习推理框架
GithubPaddle Lite多平台支持开源项目模型优化深度学习高性能推理
Paddle Lite 是为移动端、嵌入式和边缘设备设计的高性能深度学习推理框架。支持多种硬件平台和操作系统,提供丰富的优化工具和多语言 API,便于快速部署和执行推理任务。通过量化和子图融合等策略,Paddle Lite 实现了轻量化和高性能,并已广泛应用于百度和其他企业。用户可以通过简单步骤完成模型优化和部署,并快速上手示例。
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