LISA

通过大型语言模型进行推理分割的技术

LISA凭借其多模态大型语言模型，开创推理分割任务，能够将复杂文本问题转化为精准的图像分割结果。该项目不仅包含超千个图像指令对、综合推理及世界知识评估，还展示出在无需推理的数据集训练下的强大零样本能力。推理训练图片指令对的引入进一步强化了其性能。详情请参阅相关论文。

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介绍相关项目

lang-seg - 语言驱动的零样本语义图像分割模型

CLIPGithubLSeg开源项目计算机视觉语义分割零样本学习

LSeg是一种语言驱动的语义图像分割模型，结合文本编码器和Transformer图像编码器。它能将描述性标签与图像像素对齐，实现高效零样本分割。LSeg在多个数据集上表现出色，无需额外训练即可泛化到新类别。该模型在固定标签集上可与传统算法媲美，为语义分割任务提供了灵活有力的解决方案。

PixelLM - 像素级推理与理解的大型多模态模型

GithubMUSE数据集PixelLM像素级推理图像分割多模态大模型开源项目

PixelLM是一种创新的大型多模态模型，专注于像素级推理和理解。它能处理开放集目标和复杂推理任务，同时保持LMM的基本结构。通过轻量级像素解码器和分割码本，PixelLM实现高效mask生成。项目同时推出MUSE数据集，为多目标推理分割研究提供高质量基准。在多个基准测试中，PixelLM展现出优越性能。

LLaVAR - 优化视觉指令微调的文本丰富图像理解模型

GithubLLaVAROCR能力多模态大语言模型开源项目文本丰富图像理解视觉指令微调

LLaVAR项目致力于增强大型语言模型对文本丰富图像的理解能力。通过改进视觉指令微调方法，该项目显著提升了模型在OCR相关任务上的表现。LLaVAR开源了模型权重、训练数据，并提供了环境配置、训练脚本和评估方法，为相关研究和开发提供了全面支持。

clipseg-rd64-refined - 基于文本和图像提示的先进图像分割策略

CLIPSegGithubHuggingface一样本学习图像分割复杂卷积开源项目模型零样本学习

该模型引入先进的复杂卷积技术，支持零样本和单样本图像分割。结合文本与图像提示，该模型在图像分析中提供高效且准确的分割性能。

LViT - 结合语言和视觉Transformer的医学图像分割技术

GithubLViTVision Transformer医学图像分割开源项目数据集深度学习

LViT是一种创新的医学图像分割方法，融合了语言信息和视觉Transformer。该技术在QaTa-COV19、MosMedData+和MoNuSeg等多个数据集上展现出优异性能，大幅提升了分割精度。项目包含完整代码实现、数据准备指南、训练评估流程及详细实验结果。除常规任务外，LViT在结肠息肉和食管CT等特定领域分割中也表现出色。

lang-segment-anything - 基于文本提示的开源图像分割工具

GithubLanguage Segment-Anything图像分割对象检测开源项目深度学习计算机视觉

Lang-segment-anything是一个开源项目，结合实例分割和文本提示功能，用于生成图像中特定对象的掩码。该工具基于Meta的segment-anything模型和GroundingDINO检测模型，实现了零样本文本到边界框的对象检测。项目支持自定义文本提示进行精确对象分割，并可在Lightning AI应用平台上部署。这一工具为图像分析和对象识别提供了新的解决方案。

Llama-3-VILA1.5-8B - 视觉语言模型支持多图像推理和边缘计算

GithubHuggingfaceVILA图文理解多模态大模型开源项目模型视觉语言模型边缘计算

Llama-3-VILA1.5-8B是一款基于大规模交错图像-文本数据预训练的视觉语言模型。该模型具备多图像推理、情境学习和视觉思维链等功能,可部署于边缘设备。在12个基准测试中,包括5个学术视觉问答和7个指令跟随测试,Llama-3-VILA1.5-8B展现了优秀性能。这一模型为研究人员和AI爱好者提供了进行大型多模态模型和聊天机器人研究的有力工具。

LVM - 大规模视觉模型的创新顺序建模方法

GithubLVM大规模视觉模型序列建模开源项目视觉句子视觉预训练模型

LVM是一种创新视觉预训练模型，将多种视觉数据转化为视觉句子，并进行自回归式标记预测。该模型采用顺序建模方法，无需语言数据即可学习大规模视觉模型。通过设计视觉提示，LVM可解决多种视觉任务。兼容GPU和TPU，为大规模视觉模型学习提供新方法。

lvis-api - 大规模词汇实例分割API的便捷安装与功能

APIGithubLVIS图像标注大词汇实例分割开源项目数据集

LVIS API 提供读取和交互注释文件、可视化注释和评估结果的功能。该项目包含超过16.4万张图像和200万高质量实例分割掩码，并涵盖1200多个基础对象类别。支持在虚拟环境中通过pip安装。该API已在第2届联合COCO和LVIS工作坊的ECCV 2020大会上发布，适用于大规模词汇实例分割的研究和应用。

Segment-Anything-CLIP - 整合Segment-Anything与CLIP的图像分析框架

CLIPGithubsegment-anything人工智能图像分割开源项目计算机视觉

项目通过结合Segment-Anything的分割能力和CLIP的识别功能，构建了一个高效的图像分析框架。系统可自动生成多个分割掩码，并对每个掩码区域进行分类。这种创新方法不仅提高了图像分析的精度，还为计算机视觉领域的研究和应用开辟了新途径。

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