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segment-geospatial

用于地理空间数据分割的Python工具包

segment-geospatial是一个基于Segment Anything Model (SAM) 用于地理空间数据分割的Python包,旨在通过最少的编码简化数据分析流程。它支持从Tile Map Service (TMS)服务器下载地图瓦片并创建GeoTIFF文件,使用SAM和HQ-SAM分割GeoTIFF文件,创建交互式标记,保存分割结果为常见矢量格式并在交互地图上显示。segment-geospatial提供丰富的示例和教程,方便用户使用,并在PyPI和conda-forge上可用,适用于各种计算环境。

SegmentAnythingin3D - NeRF模型的三维目标分割框架SA3D
3D分割GithubNeRFSA3DSAM开源项目计算机视觉
SA3D是一个创新的三维目标分割框架,基于神经辐射场(NeRF)模型。它允许用户通过单一视图的手动提示,快速获取目标对象的3D分割结果。SA3D支持点提示和文本提示输入,处理时间约为2分钟。该框架在建筑、室内场景和复杂物体等多种应用场景中展现了良好的适应性,为3D场景感知和虚拟现实内容创作提供了新的可能。项目还包含直观的图形界面,便于研究人员和开发者进行快速实验和应用开发。
mmsegmentation - 高效的PyTorch语义分割工具箱与新特性介绍
GithubMMSegmentationOpenMMLabPyTorchv1.0.0开源项目语义分割
MMSegmentation是基于PyTorch的开源语义分割框架,提供模块化设计和统一基准,支持多种算法。最新v1.2.0版本新增开放词汇语义分割和单目深度估计功能,提升训练效率和快速部署体验。
segmentation - 利用Pyannote开源工具进行语音分割与识别
GithubHuggingfacepyannote开源项目模型语音活动检测重分段重叠语音检测音频
探索使用Pyannote开源项目进行高效的语音分割,提高语音活动、重叠语音检测及重分段的性能。详细的使用说明和代码示例使音频处理过程更加准确快速,广泛适用于学术研究和商业应用。同时,Pyannote还为用户提供科学咨询服务和资助选项支持。
urban_seg - 针对初学者的遥感图片语义分割项目
Githubunicom模型urban_seg多GPU训练开源项目语义分割遥感图片
一个针对初学者的遥感图片语义分割项目,使用在4亿张图片上预训练的unicom模型。该模型在遥感分割中表现出色,仅需4张图片训练即可取得良好效果。提供简单的单GPU和多GPU训练代码,帮助快速上手并提升性能。
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。
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。
sam2-hiera-small - 下一代图像和视频可提示视觉分割技术
FAIRGithubHuggingfaceSAM 2图像分割开源项目模型视觉分割视频分割
SAM 2是FAIR推出的一款模型,专注于实现图像和视频的可提示视觉分割。官方代码库支持图像和视频预测任务,允许利用SAM2ImagePredictor生成图像遮罩,并使用SAM2VideoPredictor实现视频中遮罩的传播和处理。该模型在学术研究和工业应用中具有广泛功能。如需深入了解,可查阅相关论文和资源。
grounded-segment-anything-colab - 图像分割与编辑工具 支持多种inpainting模型
AI视觉ColabGithubGrounded-Segment-Anythinginpainting图像分割开源项目
grounded-segment-anything-colab是一个基于IDEA-Research项目的图像处理工具,集成了图像分割和编辑功能。该工具支持多种inpainting模型,包括runwayml/stable-diffusion-inpainting和自定义16位模型。项目提供Colab教程,方便用户进行图像分割和编辑操作。此工具为图像处理提供了灵活高效的解决方案。
sam2-hiera-large - 基于深度学习的高性能图像分割模型
GithubHuggingfaceSAM2图像分割开源项目掩码生成模型模型推理自动掩码生成
SAM2-Hiera-large是Meta公司开发的SAM2模型大型变体,专注于图像分割任务。该模型支持基于边界框的预测和自动掩码生成,可用于处理图像和视频对象分割。开发者可通过Python接口调用模型,实现高效的分割效果。项目提供了详细的使用示例和丰富的资源,方便用户深入了解和应用SAM2技术。
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。
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