QueryInst

简洁高效的实例分割策略

QueryInst 实例分割 mmdetection COCO数据集目标检测 Github 开源项目

QueryInst是一种由动态掩码头并行监督驱动的查询实例分割方法，在准确性和速度上具有显著优势。该项目涵盖对象检测、实例分割和视频实例分割等多种实例级别识别任务，并提供详细的功能介绍和模型训练指导。目前本项目仍在积极开发中，计划扩展至更多实例级别识别任务。

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。

UniSeg - 多模态3D医学图像通用分割模型

GithubMICCAI 2023UniSeg分割模型医学图像多器官分割开源项目

UniSeg是一个基于提示驱动的通用分割模型，可对多模态、多领域的3D医学图像进行多器官、肿瘤和椎骨分割。作为强大的分割模型和特征学习器，UniSeg提供完整代码实现、预训练模型及详细使用说明。项目涵盖数据准备、预处理、训练和测试等步骤。在MICCAI SegRap 2023比赛中，UniSeg在两项任务中均获得第二名，展现了其在医学图像分割领域的出色表现。

Entity - 开源工具箱实现开放世界高质量图像分割

EntitySegGithub图像分割开放世界分割开源工具箱开源项目高质量分割

EntitySeg是一个专注于开放世界和高质量图像分割的开源工具箱。它集成了多种前沿算法，如开放世界实体分割、超高分辨率图像分割和类别无关半监督学习。该工具箱支持多个研究项目，应用范围广泛，从基础图像分割到复杂场景理解。EntitySeg为计算机视觉领域的研究人员和开发者提供了实用的工具和资源。

InstanceDiffusion - 实现精确实例级图像生成控制的突破性方法

GithubInstanceDiffusion图像生成实例级控制开源项目文本到图像条件生成

InstanceDiffusion为文本到图像的扩散模型引入精确的实例级控制。该技术支持每个实例的自由语言条件，可灵活指定实例位置，包括单点、涂鸦、边界框和实例分割掩码。相比现有技术，InstanceDiffusion在框输入的AP50上提升2.0倍，掩码输入的IoU提高1.7倍，为图像生成和编辑领域带来新的可能性。

oneformer_coco_swin_large - 单一模型实现多任务图像分割

GithubHuggingfaceOneFormer图像分割多任务模型实例分割开源项目模型语义分割

OneFormer COCO Swin Large是一款基于COCO数据集训练的多任务图像分割模型。它采用单一架构，通过一次训练就能在语义、实例和全景分割任务中表现出色。模型利用任务令牌技术实现训练引导和动态推理，提供了高效的图像分割方案。此外，它还提供了便捷的API接口，适合各类研究和开发需求。

Grounded-Segment-Anything - 融合文本引导的开放世界目标检测与分割工具

GithubGrounded-SAM图像分割开源项目目标检测视觉AI

Grounded-Segment-Anything项目结合了Grounding DINO和Segment Anything模型的优势，能够根据文本提示检测和分割图像中的任意物体。该工具为开放世界场景中的目标检测和分割任务提供了有效解决方案，支持自动标注、3D人体网格重建和图像编辑等多种应用。通过提高检测和分割精度并提升工作效率，Grounded-Segment-Anything为计算机视觉领域带来了显著进展。

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。

Quest - 长文本LLM推理的查询感知稀疏化框架

GithubKV缓存Quest开源项目注意力机制稀疏性长上下文LLM推理

Quest是一个创新的长文本LLM推理框架，通过在KV缓存中应用查询感知稀疏化技术，显著减少了注意力计算中的内存移动。该框架跟踪缓存页面的Key值范围，并利用Query向量评估页面重要性，仅加载最关键的KV缓存页面。实验表明，Quest可将自注意力计算速度提升至7.03倍，推理延迟降低2.23倍，同时在长依赖任务中保持高精度。

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

YOLO-Patch-Based-Inference - 补丁式推理优化小物体检测和实例分割

GithubYOLO实例分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉

这个Python库实现了基于补丁的推理方法,用于改进小物体检测和实例分割。它支持多种Ultralytics模型,包括YOLOv8/v9/v10、FastSAM和RTDETR,可用于对象检测和实例分割任务。库提供了推理结果可视化功能,并通过优化的补丁处理和结果合并提高了小物体检测准确性。项目还包含交互式笔记本和教程,方便用户学习和使用。

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