urban_seg

针对初学者的遥感图片语义分割项目

urban_seg 遥感图片语义分割 unicom模型多GPU训练 Github 开源项目

一个针对初学者的遥感图片语义分割项目，使用在4亿张图片上预训练的unicom模型。该模型在遥感分割中表现出色，仅需4张图片训练即可取得良好效果。提供简单的单GPU和多GPU训练代码，帮助快速上手并提升性能。

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介绍相关项目

openscene - 零样本3D场景理解和任务执行工具

3D场景理解CVPR 2023GithubOpenScene开源项目语义分割零样本

OpenScene是一个实时交互的3D场景理解工具，支持使用开放词汇进行查询。用户可输入任意短语，系统会自动高亮相应区域。支持多种数据集和预处理选项，可执行零样本3D语义分割、稀有物体搜索和基于图像的3D物体检测。其特点包括无需GPU运行、支持多视角特征融合和模型蒸馏。所有代码和数据集均可在GitHub获取，适用于广泛的研究和开发应用。

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。

Segment-Everything-Everywhere-All-At-Once - 基于多模态提示的图像分割模型

GithubSEEM交互式分割图像处理多模态开源项目

SEEM是一种新型图像分割模型,支持多种交互方式如点击、框选、涂鸦、文本和音频提示。该模型可接受任意组合的提示输入,精确分割图像中的目标对象并赋予语义标签。SEEM采用统一架构,具备多模态交互、语义理解和泛化能力,为图像分割任务提供了灵活通用的解决方案。

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。

mmsegmentation - 高效的PyTorch语义分割工具箱与新特性介绍

GithubMMSegmentationOpenMMLabPyTorchv1.0.0开源项目语义分割

MMSegmentation是基于PyTorch的开源语义分割框架，提供模块化设计和统一基准，支持多种算法。最新v1.2.0版本新增开放词汇语义分割和单目深度估计功能，提升训练效率和快速部署体验。

SegVol - 突破性的通用交互式三维医学影像分割模型

3D建模CT扫描GithubSegVol人工智能医学图像分割开源项目

SegVol是一个创新的通用交互式三维医学影像分割模型，支持点、框和文本提示输入。该模型在96,000个CT扫描数据集上训练，可分割超过200个解剖类别。SegVol开源了推理代码、训练代码、模型参数以及预训练的ViT参数。通过内部和外部验证，SegVol展现出优秀的分割性能，为医学影像分析提供了新的解决方案。

pytorch-3dunet - 支持语义分割和回归问题的3D U-Net模型实现

3D U-NetGithubpytorch-3dunet安装开源项目训练预测

pytorch-3dunet实现了多种3D U-Net模型及其变体，包括标准3D U-Net、残差3D U-Net和带压缩激励块的残差3D U-Net。该项目支持二元和多分类语义分割以及去噪、学习反卷积等回归问题。项目还支持2D U-Net，提供多种配置示例帮助用户训练和预测。此外，该项目可在Windows和OS X系统上运行，并支持多种损失函数和评估指标，如Dice系数、平均交并比、均方误差等。这一描述更加简洁、流畅，同时保持了准确性。

sam-vit-huge - SAM 革新性的通用图像分割模型

AI模型GithubHuggingfaceSAM图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉

Segment Anything Model (SAM) 是Facebook Research开发的先进图像分割模型。它能根据点或框等简单提示生成精确的对象蒙版，在1100万图像和11亿蒙版的大规模数据集上训练。SAM具备强大的零样本迁移能力，可应用于多种分割任务。模型由视觉编码器、提示编码器和蒙版解码器构成，既可生成单个目标蒙版，也能自动分割整图所有对象。SAM为计算机视觉领域带来了新的可能性。

UniDepth - 单目深度测量的通用算法，兼容多种数据集

CVPR 2024GithubHugging FacePython包UniDepth开源项目深度估计

UniDepth项目提出了通用的单目深度测量方法，支持多个数据集如NYUv2、KITTI和SUN-RGBD。通过训练模型，该方法可直接从RGB图像生成深度和内参预测，无需预先深度数据。其高精度、低延迟的推理能力在多个基准测试中表现优秀。支持多种输入形状和比例，适合机器人视觉和自动驾驶等应用。

3D-OVS - 无需标注的开放词汇3D场景分割新方法

3D分割CLIP特征GithubTensoRF开放词汇开源项目弱监督学习

3D-OVS是一种创新的弱监督3D开放词汇分割方法，仅依靠文本描述即可实现3D场景的精准分割。该技术融合TensoRF重建与CLIP特征提取，通过提示工程和DINO特征优化，提高了3D场景的语义理解能力。这一方法将3D视觉与自然语言处理有机结合，为多个领域的应用提供了新的可能性。

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