Grounded SAM 2: Ground and Track Anything in Videos with Grounding DINO, Florence-2 and SAM 2 - Grounded-SAM-2/pyproject.toml at main · IDEA-Research/Grounded-SAM-2
# init sam image predictor and video predictor model sam2_checkpoint = "./checkpoints/sam2.1_hiera_large.pt" model_cfg = "configs/sam2.1/sam2.1_hiera_l.yaml" video_predictor = build_sam2_video_predictor(model_cfg, sam2_checkpoint) sam2_image_model = build_sam2(model_cfg, sam2_checkpo...
【Grounded SAM 2:结合Grounding DINO和SAM 2的多任务视觉模型,用于图像和视频的开放世界目标检测与跟踪,简化代码实现,增强用户便利性】'Grounded SAM 2: Ground and Track Anything with Grounding DINO and SAM 2' GitHub: github.com/IDEA-Research/Grounded-SAM-2 #图像分割# #视频跟踪# #开放世界模型# ...
可以在后续的帧中tracking对应的Segmentation Mask,我们在这个基础上通过结合开集感知模型,例如Grounding DINO, Florence-2等,以开集感知模型的输出结果作为box prompt,再与SAM 2的video predictor结合,可以实现非常丝滑的video object tracking pipeline,我们的github主页上也有对应的tracking视频,由于知乎不好放视频,这边...
然后,我安装并测试了Grounded SAM 2【https://github.com/IDEA-Research/Grounded-SAM-2】,这是一个基于Meta流行的Segment Anything Model 2(SAM 2)【https://ai.meta.com/sam2/】的更复杂和更大的VLM。与YOLO-World不同,在YOLO-World中你指定类别名称,而在Grounded SAM 2中你可以用更复杂的文本进行提示。
github:https://github.com/IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything?tab=readme-ov-file#robot-grounded-sam-with-blip-for-automatic-labeling Abstract 我们引入了Grounded SAM,它使用Grounding DINO[38] 作为开放集对象检测器,并与任何分割模型(SAM)[25] 相结合。这种整合可以根据任意文本输入检测和分割任何区域,...
adapt_to_sam2.1 分支(2) 管理 管理 adapt_to_sam2.1 main LICENSE_groundingdino11.09 KB 一键复制编辑原始数据按行查看历史 rentainhe提交于7个月前.support gsam2 image predictor model Apache License Version 2.0, January 2004 http://www.apache.org/licenses/ ...
借着Meta发布的Segment Anything视觉大模型,作者团队做了一个最强Zero-Shot视觉应用:最强的Zero-Shot检测器,最强的Zero-Shot分割器,最强的Zero-Shot生成器,三合一模型简称为Grounded-SAM。 项目链接:https://github.com/IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything ...
代码链接:https://github.com/IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything 2. 摘要 我们介绍了Grounded SAM,它使用Grounding DINO作为开集目标检测器来与分割模型(SAM)相结合。这种集成能够基于任意文本输入检测和分割任何区域,并为连接各种视觉模型打开了一扇门。利用通用Grounded SAM流水线可以实现多种视觉任务。例如,仅基于...
简介: 由IDEA-CVR主导的Grounded-SAM(https://github.com/IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything)项目,可以通过任意组合Foundation Models,实现各种视觉工作流场景的应用。 PAI-DSW的Grounded-SAM v0.1版本中最酷炫的功能是:可以实现只输入图片,就可以无交互式完全自动化标注出图片的检测框和分割掩码。