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RegionSpot

RegionSpot

基于深度学习的智能区域识别开源项目

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。

RegionSpot图像识别区域检测AI模型计算机视觉Github开源项目
GitHub论文

识别任意区域

预览图

识别任意区域
Haosen Yang, Chuofan Ma, Bin Wen, Yi Jiang, Zehuan Yuan, Xiatian Zhu

更新

  • 2023/11/7: 检查点现已在 Google Drive 和 OneDrive 上可用。
  • 2023/11/6: 代码现已发布！

模型

方法框AP_稀有框AP_全部掩码AP_稀有掩码AP_全部下载
RegionSpot-BB19.120.917.517.8模型
RegionSpot-BL26.023.722.820.2模型
RegionSpot-BL@336px26.325.023.421.3模型

入门

安装说明和使用方法请参见识别任意区域入门指南。

演示

首先下载模型检查点。然后只需几行代码就可以使用模型从给定提示获取掩码：

from regionspot.modeling.regionspot import build_regionspot_model
from regionspot import RegionSpot_Predictor
custom_vocabulary =  ['<custom>']
clip_type = <clip_type>
regionspot = build_regionspot_model(checkpoint="<path/to/checkpoint>", custom_vocabulary=custom_vocabulary, clip_type=clip_type)
predictor = RegionSpot_Predictor(regionspot)
predictor.set_image(<your_image>)
masks, mask_iou_score, class_score, class_index = predictor.predict(<input_prompts>)

有关使用框提示的RegionSpot的更多详细信息，请参见demo.py。 预览图

引用识别任意区域

如果您在研究中使用了识别任意区域或希望引用此处发布的基线结果，请使用以下BibTeX条目。

@inproceedings{RegionSpot,
  title={Recognize Any Regions},
  author={Yang, Haosen and Ma, Chuofan and Wen, Bin and Jiang, Yi and Yuan, Zehuan and Zhu, Xiatian},
  journal={arXiv preprint arXiv:2311.01373},
  year={2023}
}

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