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Segment-Any-Anomaly

基于混合提示正则化的零样本异常分割方法

Segment-Any-Anomaly项目提出了一种基于混合提示正则化的零样本异常分割方法。该方法通过适配Grounding DINO和Segment Anything等基础模型,实现了对多种异常检测数据集的高效分割。项目在MVTec-AD、VisA等公开数据集上展现出优秀性能,并在VAND工作坊竞赛中取得佳绩。仓库包含完整代码实现、演示和使用说明,便于研究者复现和应用。

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。
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。
SAM4MIS - 医学图像分割技术的前沿进展
GithubSAM人工智能医学图像分割开源项目深度学习计算机视觉
SAM4MIS项目综述了Segment Anything Model (SAM)和SAM2在医学图像分割领域的应用进展。该项目涵盖了从经验评估到方法改进的全面研究成果,为医学图像分割提供了最新见解。通过持续跟踪和汇总SAM相关研究,SAM4MIS为医学图像分析研究提供了重要参考,促进了该领域技术的创新。
Grounding-DINO-1.5-API - 先进的开放集目标检测模型系列
GithubGrounding DINO 1.5IDEA Research少样本学习开源项目目标检测零样本迁移
Grounding DINO 1.5是IDEA Research开发的开放集目标检测模型套件,包括专业版和边缘版两个模型。项目提供模型使用示例,模型托管于DeepDataSpace平台。Grounding DINO 1.5 Pro在COCO、LVIS等多个零样本迁移基准测试中性能领先,并在ODinW少样本设置下创造新纪录。该模型在广泛场景中展现出强大泛化能力,推动了开放集目标检测的发展。
Depth-Anything-V2-Small-hf - 单目深度估计新标杆 精细、稳健且高效
Depth Anything V2GithubHuggingface人工智能图像处理开源项目模型深度估计计算机视觉
Depth-Anything-V2-Small-hf是一款基于DPT架构和DINOv2主干的先进单目深度估计模型。经过大规模合成和真实图像训练,它在细节精度和稳健性上超越了前代产品。相比基于稳定扩散的模型,该模型速度提升10倍,且更为轻量。它在零样本深度估计任务中表现卓越,可广泛应用于3D重建和场景理解等领域。研究者和开发者可通过Transformers库便捷地集成和使用这一模型。
segmentation - 利用Pyannote开源工具进行语音分割与识别
GithubHuggingfacepyannote开源项目模型语音活动检测重分段重叠语音检测音频
探索使用Pyannote开源项目进行高效的语音分割,提高语音活动、重叠语音检测及重分段的性能。详细的使用说明和代码示例使音频处理过程更加准确快速,广泛适用于学术研究和商业应用。同时,Pyannote还为用户提供科学咨询服务和资助选项支持。
SAN - 轻量高效的开放词汇语义分割框架
CLIP模型GithubSide Adapter Network开放词汇语义分割开源项目视觉语言模型语义分割
Side Adapter Network (SAN)是一个开放词汇语义分割框架,将分割任务建模为区域识别问题。它在冻结的CLIP模型旁附加轻量级侧网络,实现高效准确的分割。SAN在多个语义分割基准测试中表现优异,具有更少的可训练参数和更快的推理速度。这一方法为开放词汇语义分割领域提供了新的解决思路。
inpaint-anything - AI驱动智能图像编辑 点击实现精准修复
AI绘图GithubInpaint AnythingSegment Anything图像修复开源项目深度学习
Inpaint Anything是一款结合Segment Anything分割技术和稳定扩散修复能力的AI图像编辑工具。通过简单点击创建精确蒙版,提高修复效率和质量。支持SAM 2、SAM-HQ和FastSAM等多种模型,适用于多种图像类型。工具提供蒙版扩展、裁剪和迭代修复等调整选项,实现灵活强大的图像编辑。
acezero - 基于增量学习的图像集合场景重建与姿态估计方法
ACE0GithubPyTorch场景坐标重建开源项目深度估计相机注册
该项目提出了一种基于增量学习的场景坐标重建方法,结合了RANSAC和DSAC*算法,实现了高精度的图像姿态估计。ACE0提供了丰富的实验数据和可视化工具,支持部分重建和自监督重定位等高级用例。项目代码基于PyTorch实现,并已在Ubuntu 20.04和多种GPU环境下测试。
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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