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SOLO

无框的实例分割算法,可直接输出实例掩码和类别概率,并具备高质量掩码预测和顶级性能

SOLO项目实现了SOLO和SOLOv2两种完全无框的实例分割算法,可直接输出实例掩码和类别概率,并具备高质量掩码预测和顶级性能。该项目基于mmdetection,支持多GPU和单GPU训练,并提供多种预训练模型下载,包括轻量级模型。对于研究人员来说,这些工具显著提高了分割精度和训练速度,适用于各种应用场景。

awesome-object-detection - 提供涵盖R-CNN至YOLOv3等系统目标检测资源
Fast R-CNNFaster R-CNNGithubMask R-CNNR-CNNYOLO开源项目
awesome-object-detection为研究者和开发者提供涵盖R-CNN至YOLOv3等系统目标检测资源,适用于学术研究与实际应用。
mask2former-swin-large-coco-panoptic - 基于Transformer架构的高效图像分割模型
COCO数据集GithubHuggingfaceMask2Former图像分割开源项目模型深度学习视觉模型
Mask2Former-Swin-Large是一个基于COCO数据集训练的图像分割模型,通过多尺度可变形注意力和掩码注意力机制,实现了实例、语义和全景分割的统一处理。相比MaskFormer具有更高的性能和计算效率
SAM-Adapter-PyTorch - 提升复杂场景下图像分割效果的开源项目
GithubICCVPyTorchPythonSAM-AdapterSegment Anything开源项目
SAM-Adapter项目提升了SAM在伪装、阴影和医疗图像分割中的表现。最新的更新支持更强大的SAM2骨干网络,并提供多种预训练模型和数据集下载链接,便于快速上手。该项目在IEEE/CVF国际计算机视觉会议上展示,并包含详细的环境配置和训练指南,方便研究人员进行深度学习任务。
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。
maskformer-swin-base-ade - 语义分割的新方法——MaskFormer的应用
GithubHugging FaceHuggingfaceMaskFormer图像分割开源项目模型深度学习语义分割
MaskFormer采用Swin骨干网络与ADE20k数据集,在语义分割中表现出色。该模型通过预测掩模和标签统一地解决实例、语义及全景分割任务,可通过Hugging Face平台上的预训练模型来深入研究其应用。
Grounded-SAM-2 - 多模态视频目标检测与分割框架
GithubGrounding DINOSAM 2图像分割开源项目目标检测视频追踪
Grounded-SAM-2是一个开源项目,结合Grounding DINO和SAM 2技术,实现图像和视频中的目标检测、分割和跟踪。该项目支持自定义视频输入和多种提示类型,适用于广泛的视觉任务。通过简化代码实现和提供详细文档,Grounded-SAM-2提高了易用性。项目展示了开放世界模型在处理复杂视觉任务中的潜力,为研究人员和开发者提供了强大的工具。
overeasy - 无数据集需求的定制视觉模型构建
GithubOvereasy分割图像处理开源项目计算机视觉零样本视觉模型
Overeasy允许无大规模数据集,通过链式预训练零样本视觉模型实现高效图像处理。利用专用工具和工作流,用户可定制端到端管道,支持边框检测及分类。功能涵盖执行图和检测,安装简便,文档详尽,并提供Colab示例。
Depth-Anything-V2-Small - 先进高效的开源深度估计工具
Depth-Anything-V2GithubHuggingface图像处理开源项目机器学习模型深度估计计算机视觉
Depth-Anything-V2-Small是一个开源的单目深度估计模型,基于大规模合成和真实图像数据训练。相比前代产品,该模型提供更精细的深度细节和更强的鲁棒性。它比同类基于稳定扩散的模型运行速度快10倍,且更加轻量化。模型支持高效的图像深度推断,可用于各种计算机视觉应用场景。
Segment-Any-Point-Cloud - 视觉基础模型驱动的通用点云序列分割框架
GithubSeal开源项目点云分割神经网络自监督学习计算机视觉
Seal是一种自监督学习框架,通过利用视觉基础模型的知识来分割多样化的点云序列。该框架在表示学习阶段强调空间和时间一致性,实现了高效的跨模态知识迁移。Seal无需依赖2D或3D标注,直接从视觉模型中提取知识,展现出优秀的可扩展性、一致性和泛化能力。它可应用于各类点云数据集,包括真实与合成、高低分辨率、大小规模以及干净和受损数据。
sam2.1-hiera-large - Meta开源的新一代图像视频智能分割模型
GithubHuggingfaceSAM2图像分割开源项目机器学习模型视频分割计算机视觉
sam2.1-hiera-large是Meta AI推出的SAM 2项目的核心模型,专注于图像和视频的智能分割任务。模型支持图像和视频预测功能,可通过Python接口快速集成。基于提示式交互,模型能实现自动生成分割掩码,在需要精确物体分割的计算机视觉应用中具有广泛应用价值。
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