segmentation

Un nœud personnalisé pour ComfyUI conçu pour la suppression avancée d'arrière-plan d'image et la segmentation d'objets, visages, vêtements et mode, utilisant plusieurs modèles dont RMBG-2.0, INSPYRENET, BEN, BEN2, BiRefNet, SDMatte, SAM, SAM2, SAM3 et GroundingDINO.

Segmentation sémantique sur imagerie aérienne et satellite. Extrait des caractéristiques telles que : bâtiments, parkings, routes, eau, nuages.

[ECCV 2022] XMem : Segmentation d'objets vidéo à long terme avec un modèle de mémoire Atkinson-Shiffrin.

Un framework d'apprentissage profond basé sur PyTorch pour la segmentation d'images médicales 2D/3D multimodales

Suppresseur de voix utilisant des réseaux de neurones profonds

Réseau de neurones convolutifs pour maillages 3D en PyTorch

Méthode déclarative pour exécuter des modèles d'IA sur appareil dans React Native, propulsée par ExecuTorch.

Suivi et collecte d'articles, projets et autres ressources liés à Segment Anything.

Boîte à outils et benchmark de compression de modèles OpenMMLab.

PaddleSlim est une bibliothèque open source pour la compression de modèles profonds et la recherche d'architecture.

Extensions PyTorch pour le prototypage rapide en R&D et le farming sur Kaggle.

PointCNN : Convolution sur des points X-transformés (NeurIPS 2018).

Collecte des derniers résultats de la CVPR, incluant articles, code et vidéos de démonstration. Vos recommandations sont les bienvenues !

Utilisation de modèles de diffusion pour segmenter et reconstruire des organes à partir d'images médicales [Article le plus influent de l'AAAI].

Le Medical Detection Toolkit contient des implémentations 2D et 3D de détecteurs d'objets courants tels que Mask R-CNN, Retina Net, Retina U-Net, ainsi qu'un framework d'entraînement et d'inférence axé sur le traitement d'images médicales.

Extension Inpaint Anything effectuant de l'inpainting stable diffusion via une interface web utilisant des masques de Segment Anything.

Fonctionnement interne des processeurs Intel / AMD

Bibliothèque C++ légère pour le traitement de données de nuages de points

Cornerstone est un ensemble de bibliothèques JavaScript pour créer des applications d'imagerie médicale web. Il fournit un framework pour développer des applications de radiologie comme OHIF Viewer.

UNetFormer : un transformer de type UNet pour la segmentation sémantique efficace d'imagerie urbaine par télédétection (ISPRS). Inclut également d'autres vision transformers et CNN pour la segmentation d'images satellites, aériennes et de drones.

[CVPR 2024 Highlight] Réintégrer l'objet dans la segmentation d'objets vidéo

SimpleITK : une couche construite au-dessus de l'Insight Toolkit (ITK), destinée à simplifier et faciliter l'utilisation d'ITK pour le prototypage rapide, l'éducation et les langages interprétés.

Patchwork++ : méthode rapide et robuste de segmentation du sol pour les scans LiDAR 3D. @ IROS'22

Segmentation d'objets en 3D avec des NeRF (NeurIPS 2023 & IJCV 2025).

Modèles légers pour la segmentation sémantique en temps réel sur PyTorch (incluant SQNet, LinkNet, SegNet, UNet, ENet, ERFNet, EDANet, ESPNet, ESPNetv2, LEDNet, ESNet, FSSNet, CGNet, DABNet, Fast-SCNN, ContextNet, FPENet, etc.).

Un tokeniseur japonais pour les entreprises.

Boîte à outils de perception pour l'entraînement et la validation sim2real dans Unity

MetaSeg : Version packagée du dépôt Segment Anything

Analyseur morphologique japonais autonome écrit en pur Go

pySBD (Python Sentence Boundary Disambiguation) est un outil de détection de limites de phrases basé sur des règles, prêt à l'emploi.