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panoptic-segment-anything

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

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。

detr-resnet-50-panoptic - DETR模型:结合ResNet-50的端到端目标检测与全景分割
DETRGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型目标检测计算机视觉语义分割
DETR-ResNet-50是一种创新的目标检测模型,融合了Transformer和卷积神经网络技术。该模型在COCO数据集上训练,支持端到端的目标检测和全景分割。通过100个对象查询机制,DETR实现了高效准确的目标识别。在COCO 2017验证集上,模型展现出优秀性能:框AP为38.8,分割AP为31.1,全景质量(PQ)达43.4。这一模型为计算机视觉任务提供了新的解决方案。
anything_in_anyscene - AI场景生成工具 图像和视频创作新方向
Github开源项目
anything_in_anyscene是一个正在开发中的AI项目,致力于简化图像和视频生成流程。该工具允许通过文本描述在不同场景中创建物体或人物。项目即将发布完整代码,旨在为创意领域提供高效的AI辅助创作解决方案。潜在应用包括广告制作、游戏设计、影视特效等多个领域,为内容创作者提供新的可能性。
SAN - 轻量高效的开放词汇语义分割框架
CLIP模型GithubSide Adapter Network开放词汇语义分割开源项目视觉语言模型语义分割
Side Adapter Network (SAN)是一个开放词汇语义分割框架,将分割任务建模为区域识别问题。它在冻结的CLIP模型旁附加轻量级侧网络,实现高效准确的分割。SAN在多个语义分割基准测试中表现优异,具有更少的可训练参数和更快的推理速度。这一方法为开放词汇语义分割领域提供了新的解决思路。
seggpt-vit-large - 基于上下文的单次图像分割解决方案
GithubHuggingfaceSegGPTTransformer图像分割开源项目模型生成模型语义分割
SegGPT项目采用了类似GPT的Transformer模型,它可以在提供输入图像和提示的情况下生成分割掩码,并在COCO-20和FSS-1000数据集上实现了优异的单次图像分割效果。此模型适合用于需要高精度和上下文整合的图像分割应用场景。
MaskDINO - 统一的Transformer架构革新目标检测与分割任务
GithubMask DINOtransformer图像分割开源项目深度学习目标检测
MaskDINO项目提出统一的Transformer架构,整合目标检测、全景分割、实例分割和语义分割任务。该架构实现检测与分割的协同,并在COCO、ADE20K和Cityscapes等主要数据集上取得领先成果。在相同条件下,MaskDINO的性能超越了现有方法,展现出在视觉任务中的卓越潜力。
depth_anything_vits14 - 大规模无标签数据训练的开源深度估计工具
Depth AnythingGithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计深度感知计算机视觉
Depth Anything是一个基于ViT-L/14架构的深度估计模型,通过大规模无标签数据训练。模型提供Python接口,支持518x518分辨率的图像深度估计,具备良好的泛化能力。采用模块化设计,支持自定义图像预处理和批量处理功能,可集成到现有项目中。研究人员和开发者可通过Hugging Face平台快速部署使用。
Depth-Anything-V2-Large-hf - 高效精准的单目深度估计AI模型
Depth Anything V2GithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计神经网络计算机视觉
Depth-Anything-V2-Large-hf是一个基于DPT架构和DINOv2骨干网络的单目深度估计模型。通过大规模合成和真实图像训练,该模型在深度估计精度和效率上取得了显著进展。它提供更细腻的深度细节,具有更强的鲁棒性,同时比基于稳定扩散的模型效率提高10倍。作为计算机视觉领域的有力工具,该模型可应用于零样本深度估计等多种任务。
micro-sam - 显微镜图像交互式分割与追踪工具
GithubSegment Anythingnapari应用交互式分割开源项目微观图像分割模型微调
micro-sam是一款专为显微镜图像分析设计的开源工具,基于Segment Anything模型。它支持2D和3D图像的交互式分割以及2D图像序列的追踪。作为napari插件,micro-sam允许用户通过简单点击实现复杂分割任务。该工具还提供模型微调和大规模图像处理功能,为显微镜数据分析提供了高效灵活的解决方案。
depth_anything_vitl14 - 先进的计算机视觉深度估计开源框架
Depth AnythingGithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计深度学习计算机视觉
depth_anything_vitl14是一个深度估计模型框架,专注于从单张图像中提取深度信息。该框架采用大规模无标记数据训练方式,具备完整的模型部署文档和Python接口。开发者可通过简单的代码调用实现图像深度估计,项目同时提供在线演示平台和技术文档支持。
segment-geospatial - 用于地理空间数据分割的Python工具包
GeoTIFFGithubPythonsegment-geospatial分割模型开源项目遥感
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。
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