Entity

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开源工具箱实现开放世界高质量图像分割

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。

EntitySeg图像分割开源工具箱高质量分割开放世界分割Github开源项目

EntitySeg Toolbox: Towards open-world and high-quality image segmentation

EntitySeg is an open source toolbox which towards open-world and high-quality image segmentation. All works related to image segmentation from our group are open-sourced here.

To date, EntitySeg implements the following algorithms:

Usage

Please refer to the README.md of each project. All projects would be merged to support each other in the soon.

Citing Ours

@article{qi2022open, title={Open world entity segmentation}, author={Qi, Lu and Kuen, Jason and Wang, Yi and Gu, Jiuxiang and Zhao, Hengshuang and Torr, Philip and Lin, Zhe and Jia, Jiaya}, journal={TPAMI}, year={2022}, } @inproceedings{shen2021high, title={High Quality Segmentation for Ultra High-resolution Images}, author={Tiancheng Shen, Yuechen Zhang, Lu Qi, Jason Kuen, Xingyu Xie, Jianlong Wu, Zhe Lin, Jiaya Jia}, booktitle={CVPR}, year={2022} } @inproceedings{qi2022cassl, title={CA-SSL: Class-Agnostic Semi-Supervised Learning for Detection and Segmentation}, author={Qi, Lu and Kuen, Jason and Lin, Zhe and Gu, Jiuxiang and Rao, Fengyun and Li, Dian and Guo, Weidong and Wen, Zhen and Yang, Ming-Hsuan and Jia, Jiaya}, booktitle={ECCV}, year={2022} } @inproceedings{qi2022fine, title={High-Quality entity segmentation}, author={Qi, Lu and Kuen, Jason and Shen, Tiancheng and Gu, Jiuxiang and Guo, Weidong and Jia, Jiaya and Lin, Zhe and Yang, Ming-Hsuan}, booktitle={ICCV}, year={2023} }

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