segment-anything

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

diffseg - 基于稳定扩散的零样本图像分割方法

DiffSegGithubStable Diffusion开源项目无监督学习注意力机制零样本分割

DiffSeg是一种利用稳定扩散模型注意力信息的无监督零样本图像分割方法。这个开源项目实现了DiffSeg算法，并提供环境设置指南、运行说明和基准测试。DiffSeg在CoCo-Stuff-27和Cityscapes数据集上表现出色，为计算机视觉领域提供了新的解决方案。特别适合研究无监督学习和零样本学习的专业人士，以及需要高效、灵活图像分割方案的研究人员和开发者。

SOLO - 无框的实例分割算法，可直接输出实例掩码和类别概率，并具备高质量掩码预测和顶级性能

GithubResNet-101SOLOSOLOv2开源项目目标分割高质量遮罩预测

SOLO项目实现了SOLO和SOLOv2两种完全无框的实例分割算法，可直接输出实例掩码和类别概率，并具备高质量掩码预测和顶级性能。该项目基于mmdetection，支持多GPU和单GPU训练，并提供多种预训练模型下载，包括轻量级模型。对于研究人员来说，这些工具显著提高了分割精度和训练速度，适用于各种应用场景。

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。

sam2.1-hiera-large - Meta开源的新一代图像视频智能分割模型

GithubHuggingfaceSAM2图像分割开源项目机器学习模型视频分割计算机视觉

sam2.1-hiera-large是Meta AI推出的SAM 2项目的核心模型，专注于图像和视频的智能分割任务。模型支持图像和视频预测功能，可通过Python接口快速集成。基于提示式交互，模型能实现自动生成分割掩码，在需要精确物体分割的计算机视觉应用中具有广泛应用价值。

sd-webui-inpaint-anything - 扩展使用 Segment Anything 中的蒙版在浏览器 UI 上执行稳定的扩散修复

AUTOMATIC1111GithubInpaint AnythingSegment AnythingStable DiffusionWeb UI开源项目

Inpaint Anything扩展在AUTOMATIC1111的Stable Diffusion Web UI上利用Segment Anything生成的掩码进行修复。通过简单指向所需区域来指定掩码，提高掩码创建的效率和准确性。该扩展支持v1.3.0及以上版本，提供详细的安装、运行、模型下载和高级功能指南。支持对动画风格图像和复杂模型的处理，显著节省时间和精力，提高修复质量。

SAM-Adapter-PyTorch - 提升复杂场景下图像分割效果的开源项目

GithubICCVPyTorchPythonSAM-AdapterSegment Anything开源项目

SAM-Adapter项目提升了SAM在伪装、阴影和医疗图像分割中的表现。最新的更新支持更强大的SAM2骨干网络，并提供多种预训练模型和数据集下载链接，便于快速上手。该项目在IEEE/CVF国际计算机视觉会议上展示，并包含详细的环境配置和训练指南，方便研究人员进行深度学习任务。

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。

segment-lidar - 基于SAM的航空LiDAR数据无监督分割Python工具包

GithubLiDARSAM分割开源项目点云自动化

segment-lidar是一个用于航空LiDAR数据无监督实例分割的Python工具包。它集成了Meta AI的Segment-Anything Model (SAM)和segment-geospatial包，实现3D点云数据的自动化分割。工具包具备地面滤波、自定义相机视图和交互式可视化等功能，安装简便，文档完善。适合处理大规模LiDAR数据的研究和开发需求。

GeoSeg - 遥感图像语义分割框架支持多种数据集和先进模型

GeoSegGithubVision Transformer开源项目深度学习语义分割遥感图像

GeoSeg是一个开源的遥感图像语义分割工具箱,基于PyTorch等框架开发。它专注于先进视觉Transformer模型,支持多个遥感数据集,提供统一训练脚本和多尺度训练测试功能。项目实现了Mamba、Vision Transformer和CNN等多种网络架构,为遥感图像分割研究提供统一基准平台。

X-AnyLabeling - 图像处理与多模型支持的标注工具

GithubX-AnyLabeling人工智能标注图像识别开源项目模型支持视频处理

X-AnyLabeling是一个集合先进模型技术的强大标注工具，集成AI推理引擎，支持图像与视频处理。该工具支持单帧与批量预测，适用于分类、检测、分割和OCR等视觉任务，兼容多种标注样式与主流标签格式。通过使用GPU加速推理，X-AnyLabeling 保证高效率和高精度的处理性能，突出其技术优势。

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