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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。

Research - 基于飞桨的前沿AI研究汇集 涵盖计算机视觉和自然语言处理
GithubPaddlePaddle开源项目深度学习知识图谱自然语言处理计算机视觉
该项目展示基于飞桨深度学习平台的前沿研究工作,包括计算机视觉、自然语言处理、知识图谱和时空数据挖掘领域的顶会论文和冠军模型。涉及图像检索、车辆再识别、机器翻译、对话系统等多个方向,为AI研究提供参考资源和基线实现。
PaddleOCR2Pytorch - 开源工具实现PaddleOCR模型向PyTorch框架的转换
GithubOCR系统PaddleOCR多语言识别开源项目文本检测文本识别
PaddleOCR2Pytorch是一个开源项目,致力于将PaddleOCR模型转换为PyTorch框架可用的版本。项目支持多种OCR算法,涵盖文本检测、方向分类和文本识别,同时提供丰富的预训练模型。它不仅使PyTorch用户能够便捷使用PaddleOCR的优质模型,还为跨深度学习框架的模型转换提供了实用参考。
ritm_interactive_segmentation - 迭代训练与掩码引导的交互式图像分割方法
Github交互式图像分割开源项目神经网络计算机视觉迭代训练遮罩引导
该项目提出了一种基于掩码引导的迭代训练方法,用于交互式图像分割。这种方法能够分割新对象,也可从外部掩码开始修正。采用简单前馈模型,无需额外优化即可达到先进性能。项目提供训练和测试代码、预训练模型及交互式演示,支持多种数据集和评估指标。
SLiMe - 基于Stable Diffusion的单样本图像分割方法
GithubPyTorchSLiMeStable Diffusion图像分割开源项目深度学习
SLiMe是一种基于Stable Diffusion的单样本图像分割方法,通过单个训练样本实现准确分割。项目提供PyTorch实现,包含训练、测试和数据处理指南。SLiMe在PASCAL-Part和CelebAMask-HQ数据集上表现优异,为图像分割研究提供新思路。项目开源代码,支持自定义数据集训练和测试。SLiMe采用图像分块处理技术,提高分割精度。研究者可基于此探索更多单样本学习应用场景。
models - 产业级开源模型库,支持多场景端到端开发
Github图像分类开源模型库开源项目目标检测语义理解飞桨
飞桨开源模型库提供经过实践验证的主流模型,支持语义理解、图像分类、目标检测等场景,助力企业低成本开发和快速集成。模型库根据国内企业研发流程定制,广泛应用于能源、金融、工业、农业等领域,包含超过600个官方模型和260个生态模型。
SynthSeg - 通用深度学习脑部MRI分割工具 适用多种对比度和分辨率
SynthSeg深度学习脑部扫描分割
SynthSeg是一种深度学习脑部MRI分割工具,可处理不同对比度和分辨率的扫描。无需重新训练即可适用于各年龄段和健康状况的人群,可处理预处理或未预处理的扫描,并能应对白质病变。SynthSeg 2.0版本增加了皮层分区、自动质量控制和颅内容积估计功能,提高了其在分析大规模异质临床脑MRI数据集中的实用性。
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。
patchwork-plusplus - 基于3D点云的高效地面分割算法Patchwork++
3D感知GithubPatchwork++地面分割开源项目机器人技术点云处理
Patchwork++是Patchwork算法的改进版,专注于3D点云地面分割。该算法具有快速、稳健和自适应特性,有效解决了欠分割问题。项目提供C++、Python和ROS2支持,适用于多种开发环境。凭借在多个数据集上的出色表现,Patchwork++成为自动驾驶和机器人导航领域的重要工具。
MagNet - 多尺度语义分割框架提升图像精度
GithubMagNet卷积神经网络多尺度框架开源项目语义分割高分辨率数据集
MagNet是一种多尺度语义分割框架,采用多阶段处理方法解决高分辨率图像中的局部歧义问题。每个处理阶段对应一个放大级别,实现从粗到细的信息传播。在城市景观、航拍场景和医学图像等高分辨率数据集上的实验显示,MagNet的性能显著超越现有方法,为高分辨率图像的精确语义分割提供了新的技术方案。
yolov8m-building-segmentation - 卫星图像中YOLOv8建筑物分割的精准实现
GithubHuggingfaceYOLOv8ultralyticsplus卫星建筑分割图像分割开源项目模型
该模型专注于通过Yolov8m实现卫星图像中建筑物的精准分割,借助PyTorch以提高分析准确性,mAP@0.5的精度分别为0.62261和0.61275。使用ultralyticsplus库及Python示例可实现快速图像加载与预测,适合高精度建筑物分割的应用需求。
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