sssegmentation

开源语义分割工具箱集成多种先进算法和模型

sssegmentation是基于PyTorch的开源语义分割工具箱，提供高性能、模块化设计和统一基准测试。它集成多种流行分割框架，支持各类backbone网络和分割器模型，包括SAM、MobileSAM等最新技术。该项目为语义分割研究和应用开发提供灵活易用的平台。

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介绍相关项目

mit-b4 - 使用SegFormer预训练模型提升语义分割效率

GithubHugging FaceHuggingfaceImageNetSegFormerTransformer开源项目模型语义分割

此项目提供SegFormer的b4-sized预训练模型，具有分层Transformer和轻量级MLP解码头，在ADE20K和Cityscapes等基准上展现出色性能。经过ImageNet-1k预训练的SegFormer可用于下游任务微调，满足多种应用需求。用户可在[模型库](https://huggingface.co/models?other=segformer)中根据任务需求选择合适版本，优化图像分割效果。

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。

SSD-Tensorflow - 目标检测的单一网络实现

COCOGithubPascal VOCSSDTensorFlowVGG开源项目

SSD是一种高效的目标检测框架，利用单一网络结构实现物体识别。该项目提供了TensorFlow的重实现版本，支持VGG架构并且易于扩展到其他变种，如ResNet和Inception。项目包括数据集接口、网络定义和数据预处理模块，用户可以通过提供的脚本进行模型训练和评估，支持Pascal VOC数据集。代码和示例帮助用户快速上手并应用于实际检测任务。

mask2former-swin-large-ade-semantic - Mask2Former：统一架构实现多类型图像分割

GithubHuggingfaceMask2FormerTransformer图像分割开源项目模型计算机视觉语义分割

Mask2Former-Swin-Large-ADE-Semantic是一款先进的图像分割模型，基于Swin backbone构建并在ADE20k数据集上训练。该模型采用统一架构处理实例、语义和全景分割任务，通过预测掩码和标签集实现多类型分割。其核心优势在于采用改进的多尺度可变形注意力Transformer和掩码注意力Transformer解码器，在性能和效率方面均优于前代MaskFormer模型。Mask2Former适用于广泛的图像分割场景，能够提供精确的分割结果。

semchunk - 快速准确的文本语义分块Python库

GithubPython库semchunk开源项目文本分块自然语言处理语义分析

semchunk是一个高效的Python文本分块库，能将文本分割成语义连贯的片段。与同类库相比，它在语义准确性和处理速度方面都有显著提升。该库采用先进的分块算法，兼容多种分词器和token计数工具，可处理单条或批量文本，并支持多进程加速。semchunk适用于大规模文本处理和各类自然语言分析任务。

deep-text-recognition-benchmark - 基于深度学习方法的文本识别

GithubPyTorch场景文本识别开源项目数据集模型分析深度学习

该项目是一个开源的场景文本识别框架，通过四阶段的官方PyTorch实现，支持现有大多数STR模型。它允许在统一的数据集上，评估各个模块的性能表现，包括准确性、速度和内存需求，并已被多个国际竞赛验证。用户可使用预训练模型进行测试，或进行更深入研究。

mmaction2 - 开源视频理解工具箱MMAction2基于PyTorch实现

GithubMMAction2OpenMMLab开源项目模型库行动识别视频理解

MMAction2为基于PyTorch的开源视频理解工具箱，涵盖动作识别、动作定位、时空动作检测等多种任务。项目特点包括模块化设计、丰富的模型库以及详尽文档，支持灵活的自定义配置。

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。

fbrs_interactive_segmentation - 基于反向传播细化的交互式图像分割算法

GithubPyTorchf-BRS交互式分割开源项目深度学习计算机视觉

f-BRS是一种基于反向传播细化的交互式图像分割算法。该项目提供了PyTorch实现,支持ResNet和HRNet等多种骨干网络。算法通过用户点击交互实现精确对象分割,在GrabCut、Berkeley等多个数据集上进行了评估。项目还提供了图形界面演示。f-BRS在分割精度和速度方面均有显著提升,为计算机视觉领域提供了新的解决方案。

pytracking - 基于PyTorch的开源视觉目标跟踪和视频对象分割框架

GithubPyTorch开源项目深度学习视觉目标跟踪视频目标分割计算机视觉

PyTracking是基于PyTorch的开源视觉目标跟踪和视频对象分割框架。它实现了多个先进的跟踪算法,如TaMOs、RTS和ToMP,并提供完整的训练代码和预训练模型。该框架包含用于实现和评估视觉跟踪器的库,涵盖常用数据集、性能分析脚本和通用构建模块。其LTR训练框架支持多种跟踪网络的训练,提供丰富的数据集和功能。

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