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革命性AI模型实现高效图像分割

Segment Anything 图像分割 AI模型计算机视觉深度学习 Github 开源项目

Segment Anything是Meta AI Research开发的图像分割模型，能通过简单输入生成高质量物体遮罩。该模型经过大规模数据训练，具备强大的零样本分割能力。它提供多种版本，支持ONNX导出，并附有示例和文档，便于集成应用。

文档

RegionSpot - 基于深度学习的智能区域识别开源项目

AI模型GithubRegionSpot区域检测图像识别开源项目计算机视觉

RegionSpot是一个开源计算机视觉项目，专门用于识别图像中的任意区域。该项目利用深度学习技术，通过文本提示或边界框输入来定位和分割图像中的特定区域。RegionSpot提供了多个预训练模型，在罕见物体检测中实现了26.3%的框AP和23.4%的掩码AP。项目支持自定义词汇，并提供简单的API接口，适用于多种计算机视觉应用场景。

GLaMM-GranD-Pretrained - 基于GranD数据集的区域级理解和分割预训练模型

GLaMM-GranD-PretrainedGithubHuggingface图像分割大规模数据集开源项目模型深度学习计算机视觉

GLaMM-GranD-Pretrained是基于GranD数据集预训练的模型，专注于区域级理解和分割掩码生成。GranD数据集包含7.5百万个独特概念和810百万个带分割掩码的区域，通过自动化注释流程生成。该模型为计算机视觉任务提供高级像素分割能力。研究者可通过GitHub或Hugging Face获取模型，并参考相关论文和项目页面深入了解。

overeasy - 无数据集需求的定制视觉模型构建

GithubOvereasy分割图像处理开源项目计算机视觉零样本视觉模型

Overeasy允许无大规模数据集，通过链式预训练零样本视觉模型实现高效图像处理。利用专用工具和工作流，用户可定制端到端管道，支持边框检测及分类。功能涵盖执行图和检测，安装简便，文档详尽，并提供Colab示例。

Awesome-Open-Vocabulary-Semantic-Segmentation - 开放词汇语义分割研究成果汇总

CLIPGithub开放词汇开源项目深度学习计算机视觉语义分割

这是一个汇总开放词汇语义分割领域研究成果的项目。内容涵盖全监督、弱监督和无需训练等多种方法，同时收录零样本语义分割、指代图像分割和开放词汇目标检测等相关任务的论文。项目旨在为研究者提供该领域的最新进展概览。

Pytorch-Medical-Segmentation - 基于PyTorch的医学图像分割框架支持2D和3D多模态分析

GithubPytorch医学图像分割开源项目深度学习神经网络

Pytorch-Medical-Segmentation是一个开源医学图像分割框架，支持2D和3D多模态分析。该项目集成多种先进算法，兼容主流医学影像格式，提供灵活配置选项。内置训练推理流程和评估指标，便于研究人员和开发者快速实现各类医学图像分割任务。

EdgeSAM - 边缘设备上快速的分割模型EdgeSAM

CNNEdgeSAMGithubSAMiOS应用开源项目高性能

EdgeSAM通过优化的Prompt-In-the-Loop蒸馏方法，为边缘设备提供高效的分割模型。相较于原始SAM，EdgeSAM在速度上提升了40倍，并在iPhone 14上实现了超过30帧每秒的性能。此外，EdgeSAM在COCO和LVIS数据集上的mIoUs分别提升了2.3和3.2，性能优于MobileSAM。该项目支持ONNX和CoreML平台，并已经集成到多个开源工具中。用户还可以通过iOS App方便地使用EdgeSAM。

MedSegDiff - 创新医学图像分割框架

GithubMedSegDiff人工智能医学图像分割开源项目扩散模型深度学习

MedSegDiff是一个创新的医学图像分割框架，基于扩散概率模型(DPM)。该方法通过添加高斯噪声并学习逆向去噪过程来实现分割。利用原始图像作为条件，MedSegDiff从随机噪声生成多个分割图，并进行集成获得最终结果。这种方法能够捕捉医学图像中的不确定性，在多个基准测试中表现优异。MedSegDiff支持多种医学图像分割任务，包括皮肤黑色素瘤和脑肿瘤分割等，并提供详细使用说明和示例。

SynthSeg - 通用深度学习脑部MRI分割工具适用多种对比度和分辨率

SynthSeg深度学习脑部扫描分割

SynthSeg是一种深度学习脑部MRI分割工具，可处理不同对比度和分辨率的扫描。无需重新训练即可适用于各年龄段和健康状况的人群，可处理预处理或未预处理的扫描，并能应对白质病变。SynthSeg 2.0版本增加了皮层分区、自动质量控制和颅内容积估计功能，提高了其在分析大规模异质临床脑MRI数据集中的实用性。

Depth-Anything-V2 - 单目深度估计新突破，高精度与快速推理并重

Depth Anything V2Github开源项目深度估计计算机视觉预训练模型

Depth-Anything-V2是单目深度估计领域的新进展。该模型在细节表现和鲁棒性上显著优于V1版本，并在推理速度、参数量和深度精度方面超越了基于SD的模型。项目提供四种预训练模型，适用于相对和度量深度估计，可处理图像和视频。此外，发布的DA-2K基准为深度估计研究设立了新标准。

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