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SAM-Adapter-PyTorch

SAM-Adapter-PyTorch

提升复杂场景下图像分割效果的开源项目

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。

SAM-AdapterSegment AnythingICCVPythonPyTorchGithub开源项目
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segment-anything-2

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AI模型Github

新一代图像和视频分割基础模型

sam-vit-huge

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AI模型Github

SAM 革新性的通用图像分割模型

EfficientSAM

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EfficientSAMGithub

基于掩码预训练的实时图像分割模型

evf-sam2

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EVF-SAMGithub

EVF-SAM优化文本引导的Segment Anything Model性能

sssegmentation

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GithubPyTorch

开源语义分割工具箱 集成多种先进算法和模型

SegmentAnything3D

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3D感知Github

Segment Anything技术在3D场景中的创新应用

sam2-hiera-small

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下一代图像和视频可提示视觉分割技术

FastSAM

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AI模型Fast Segment Anything

全景分割模型 速度提升50倍且性能可比SAM

SAM4MIS

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GithubSAM

医学图像分割技术的前沿进展

EVF-SAM

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EVF-SAMGithub

基于早期视觉语言融合的文本引导图像分割模型