segmentation

Um nó personalizado para ComfyUI projetado para remoção avançada de fundo de imagem e segmentação de objetos, rostos, roupas e moda, utilizando múltiplos modelos, incluindo RMBG-2.0, INSPYRENET, BEN, BEN2, BiRefNet, SDMatte, SAM, SAM2, SAM3 e GroundingDINO.

Segmentação semântica em imagens aéreas e de satélite. Extrai características como: edifícios, estacionamentos, estradas, água, nuvens.

[ECCV 2022] XMem: Segmentação de objetos em vídeo de longo prazo com um modelo de memória Atkinson-Shiffrin.

Uma estrutura de aprendizado profundo baseada em PyTorch para segmentação de imagens médicas 2D/3D multimodais

Removedor de vocais usando redes neurais profundas

Rede neural convolucional para malhas 3D em PyTorch

Maneira declarativa de executar modelos de IA no React Native localmente, utilizando o ExecuTorch.

Rastreamento e coleta de artigos, projetos e outros materiais relacionados ao Segment Anything.

Caixa de ferramentas e benchmark de compressão de modelos OpenMMLab.

PaddleSlim é uma biblioteca de código aberto para compressão de modelos profundos e busca de arquitetura.

Extensões PyTorch para prototipagem rápida de P&D e competições no Kaggle

PointCNN: Convolução em pontos transformados em X (NeurIPS 2018)

Coleta dos resultados mais recentes da CVPR (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition), incluindo artigos, código e vídeos de demonstração.

Uso de modelos de difusão para segmentar/reconstruir órgãos a partir de imagens médicas [Artigo mais influente da AAAI]

O Medical Detection Toolkit contém implementações 2D e 3D de detectores de objetos populares como Mask R-CNN, Retina Net e Retina U-Net, além de um framework de treinamento e inferência focado no processamento de imagens médicas.

A extensão Inpaint Anything realiza inpainting de stable diffusion em uma interface de navegador usando máscaras do Segment Anything.

Internals de CPUs Intel / AMD.

Uma biblioteca C++ leve para trabalhar com dados de nuvem de pontos.

Cornerstone é um conjunto de bibliotecas JavaScript que pode ser usado para construir aplicações de imagem médica baseadas na Web. Ele fornece um framework para construir aplicações de radiologia, como o OHIF Viewer.

UNetFormer: Um transformer semelhante ao UNet para segmentação semântica eficiente de imagens de cenas urbanas de sensoriamento remoto, ISPRS. Inclui também outros vision transformers e CNNs para segmentação de imagens de satélite, aéreas e de UAV.

[CVPR 2024 Highlight] Colocando o objeto de volta na segmentação de objetos em vídeo

SimpleITK: uma camada construída sobre o Insight Toolkit (ITK), destinada a simplificar e facilitar o uso do ITK em prototipagem rápida, educação e linguagens interpretadas.

Patchwork++: Método de segmentação de solo rápido e robusto para varreduras LiDAR 3D. @ IROS'22

Segment Anything em 3D com NeRFs (NeurIPS 2023 & IJCV 2025).

Modelos leves para segmentação semântica em tempo real no PyTorch (inclui SQNet, LinkNet, SegNet, UNet, ENet, ERFNet, EDANet, ESPNet, ESPNetv2, LEDNet, ESNet, FSSNet, CGNet, DABNet, Fast-SCNN, ContextNet, FPENet, etc.)

Um tokenizador japonês para negócios

Kit de ferramentas de percepção para treinamento e validação sim2real no Unity

MetaSeg: Versão empacotada do repositório Segment Anything

Analisador morfológico japonês autossuficiente escrito em Go puro

pySBD (Python Sentence Boundary Disambiguation) é uma ferramenta de detecção de limites de frases baseada em regras que funciona imediatamente