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。

detectron2 - Facebook开源的高性能目标检测和图像分割框架

Detectron2Github图像分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉

Detectron2是Facebook AI Research开发的开源计算机视觉库，提供先进的目标检测和图像分割算法。它支持全景分割、Densepose和级联R-CNN等功能，可用于研究项目和生产应用。该库训练速度快，支持模型导出，并提供大量预训练模型。Detectron2为研究人员和开发者提供了强大而灵活的工具，推动计算机视觉技术的发展和应用。

sd-webui-segment-anything - 对任何内容进行分段以获得稳定的扩散 WebUI

ControlNetGithubGroundingDINOSAM-HQStable Diffusion WebUIsegment anything开源项目

此扩展结合了Stable Diffusion WebUI、ControlNet扩展，以及Segment Anything和GroundingDINO等高级分割模型，提升了图像修复、语义分割和LoRA/LyCORIS训练集创建功能。支持自动图像抠图及API的全面重构，单张图像处理和自动生成分割掩码更加便捷。最新版本增强了多个分割模型的支持，并优化了CPU和GPU的运行性能。

panoptic-segment-anything - 零样本全景分割融合SAM、Grounding DINO和CLIPSeg的创新方法

CLIPSegGithubGrounding DINOSAM实例分割开源项目零样本全景分割

panoptic-segment-anything项目提出了一种创新的零样本全景分割方法。该方法巧妙结合Segment Anything Model (SAM)、Grounding DINO和CLIPSeg三个模型，克服了SAM在文本感知和语义分割方面的局限性。项目提供Colab notebook和Hugging Face Spaces上的Gradio演示，方便用户体验这一pipeline。此外，预测结果可上传至Segments.ai进行微调，为计算机视觉研究开辟了新的可能性。

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。

gRefCOCO - 泛化指代表达分割的创新数据集与评估基准

GRECGRESGithubgRefCOCO开源项目指代表达分割视觉语言模型

gRefCOCO是一个面向泛化指代表达分割（GRES）任务的数据集，支持泛化指代表达理解（GREC）和泛化指代表达分割（GRES）两项主要任务。项目提供数据集下载、使用指南、评估指标代码和基于MDETR的训练推理示例，为计算机视觉研究提供了有力工具，推动了指代分割领域的进展。

InternImage - 突破大规模视觉基础模型性能极限

GithubInternImage图像分类大规模视觉模型开源项目目标检测语义分割

InternImage是一款采用可变形卷积技术的大规模视觉基础模型。它在ImageNet分类任务上实现90.1%的Top1准确率,创下开源模型新纪录。在COCO目标检测基准测试中,InternImage达到65.5 mAP,成为唯一突破65.0 mAP的模型。此外,该模型在涵盖分类、检测和分割等任务的16个重要视觉基准数据集上均展现出卓越性能,树立了多个领域的新标杆。

sam2-hiera-large - SAM2模型实现图像和视频智能分割

GithubHuggingfaceSAM 2图像分割开源项目机器学习模型视频分割计算机视觉

SAM2-hiera-large是FAIR开发的图像和视频分割基础模型，支持可提示的视觉分割任务。模型提供简单API，适用于图像和视频预测。通过添加提示点或边界框，用户可实时获取分割结果，并在视频中传播提示。该模型为计算机视觉研究和应用提供了新的可能性。

maskformer-swin-large-ade - MaskFormer模型提升语义分割效率与精确度的创新方案

ADE20kGithubHuggingfaceMaskFormerpanoptic分割实例分割开源项目模型语义分割

MaskFormer通过ADE20k数据集训练，利用Swin结构提升语义、实例和全景分割性能。该模型适用于多种分割任务，采用统一的掩码及标签预测方式处理三类分割，促进图像细分任务的研究和应用，如建筑物和场景的精确分割。项目由Hugging Face团队支持，可在模型中心找到其他版本进行适用性调优。

STCN - 改进内存覆盖的高效视频对象分割框架

GithubNeurIPSSTCN开源项目神经网络空间时间对应视频目标分割

STCN是一个创新的视频对象分割框架,通过改进内存覆盖重新构建时空网络。该方法在多个基准测试中达到了最先进水平,同时保持20+ FPS的高效运行。STCN采用简洁的网络结构,建立图像间亲和力,并使用L2相似度替代点积,显著提升内存利用率。这种方法在准确性和效率间实现了理想平衡,为视频对象分割研究带来新思路。

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。

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