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XMem2

少量标注实现高精度视频分割的开源工具

XMem2是一个开源的交互式视频分割工具,通过永久记忆模块和创新帧选择算法,只需少量标注即可实现高质量分割。它能以30+ FPS的速度处理物体部件、流体、可变形物体等复杂场景。XMem2提供改进的GUI和Python接口,适用于电影制作等领域。项目还包含PUMaVOS数据集,涵盖23个具挑战性的视频分割场景。

RobustVideoMatting - 实现实时且高分辨率的视频抠图技术
GithubPyTorchRVMRobust Video Matting实时性能开源项目热门视频抠图
RobustVideoMatting(RVM)是针对视频中人物进行抠图的专利技术,采用循环神经网络结构优化视频帧的时序处理,无需额外输入即可实现实时抠图。该项目支持4K 76FPS和HD 104FPS的实时处理速度,可广泛应用于各种视频编辑和增强场景。
video2dataset - 快速构建大规模视频数据集的开源工具
Githubvideo2dataset分布式处理开源项目数据预处理视频下载视频数据集
video2dataset是一个开源工具,用于从视频URL快速创建大规模视频数据集。它支持多种输入输出格式和文件系统,可在12小时内处理1000万个视频。该工具提供增量模式、分布式处理和Weights & Biases集成,适合机器学习训练等场景。其灵活的API和配置选项让用户能够精细控制数据处理流程。
MIVisionX - AMD开源计算机视觉和机器智能开发工具包
AMDGithubMIVisionXOpenVX开源项目机器学习计算机视觉
MIVisionX是一套开源的计算机视觉和机器智能开发工具包。它包含优化的OpenVX实现、神经网络模型编译器和多种实用工具。支持ONNX和NNEF格式,可在嵌入式设备到高性能服务器等多种硬件平台上部署计算机视觉和机器学习应用。
stagesepx - 自动分析视频中的阶段变化及其耗时
Githubstagesepx开源项目性能测试自动化测试视频分析阶段检测
stagesepx是一款开源的视频分析工具,可自动识别视频中的不同阶段并计算各阶段耗时。该工具具有跨平台兼容性、高准确度和可编程性。stagesepx适用于性能测试和应用启动时间分析等场景,支持自动化和规模化应用。无需前置训练,只需一个视频即可开始分析。stagesepx提供灵活配置选项和丰富的API,方便与其他框架集成及进行二次开发。
X-Decoder - 像素、图像和语言的统一解码模型
GithubX-Decoder图像分割多任务学习开放词汇分割开源项目计算机视觉
X-Decoder是一个通用解码模型,可生成像素级分割和标记级文本。该模型在多个数据集上实现了开放词汇分割和指代分割的最佳结果,在分割和视觉语言任务上表现出色。X-Decoder支持语义、实例和全景分割,以及图像描述、图像-文本检索等多种任务。此外,它还能进行区域检索、指代描述、图像编辑等零样本任务组合。
videollm-online - 流式视频实时理解与交互的先进模型
GithubVideoLLM-online大语言模型实时交互开源项目流媒体视频视频处理
VideoLLM-online是一款针对流媒体视频的在线大语言模型。该模型支持视频流实时交互,可主动更新响应,如记录活动变化和提供实时指导。项目通过创新的数据合成方法将离线注释转化为流式对话数据,并采用并行化推理技术实现高速处理,在A100 GPU上处理速度可达10-15 FPS。VideoLLM-online在在线和离线环境中均表现出色,能高效处理长达10分钟的视频,为视频理解与交互领域带来新的可能性。
Minimemo - 跨平台视频内容智能管理与摘要平台
AI工具内容生成多语言支持智能摘要视频整合平台跨平台存储
Minimemo是一个跨平台视频内容管理工具,支持从TikTok、Instagram和YouTube Shorts等社交媒体保存视频。系统自动生成视频标题、摘要、标签和转录文本,简化内容整理和检索。Minimemo支持99种语言,运用AI技术创建视频摘要。该平台集中存储各平台视频,提高内容管理效率,优化数字生活体验。
SAM-Med2D - 医学图像分割新突破 SAM-Med2D模型
GithubSAM-Med2D医学图像分割开源项目数据集模型训练模型评估
SAM-Med2D是基于Segment Anything Model的医学图像分割模型,在包含4.6M图像和19.7M掩码的大规模数据集上进行微调。该项目涵盖10种医学数据模态、4种解剖结构和病变,以及31个主要人体器官。SAM-Med2D在多个测试集上表现优秀,尤其在点提示和边界框提示方面效果显著,为医学图像分割领域提供了新的解决方案。
MP-Former - 基于mask-piloted机制的先进图像分割模型
CVPR 2023GithubMP-FormerMask2FormerTransformer图像分割开源项目
MP-Former是一种新型图像分割transformer模型,采用mask-piloted机制改进分割效果。项目包含训练和评估代码,适用于实例分割和全景分割任务。基于Mask2Former架构开发,在COCO数据集上展现出良好性能。项目提供了复现论文实验的脚本,为计算机视觉研究提供参考实现。MP-Former在CVPR 2023上发表,提供了no noise和all-layer MP训练设置,12轮训练后在实例分割任务上达到40.15 AP。项目代码开源,安装过程与Mask2Former相同,便于研究者快速上手和进行进一步探索。
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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