这个GitHub仓库介绍了一个名为SgMg的新方法，改进了视频中所提到的对象分割过程。该方法解决了特性漂移的问题，利用视觉细节更好地优化分割。新方法还使得视频中多个对象的同时分割成为可能，使得这个过程更加快速和...

最近的一份研究论文提出了一种名为一致在线视频实例分割(CTVIS)的新训练方法，以便在视频分割中更好地区分时间线上的对象。通过使用来自多个帧的一致信息，而不仅仅是一个，以及向数据添加噪声，CTVIS可以更有效地处...

最新研究引入了一种名为SAM-PT的新系统，该系统利用Segment Anything Model (SAM)来提高视频中对象的追踪和分割效果。在多个视频分割基准测试中，SAM-PT表现出卓越的性能。SAM-PT的优势在于其对对象的分割和追踪能力...

该研究介绍了SAM-DA，一种能够改善夜间实时追踪无人机（UAV）的新系统。通过使用Segment Anything Model（SAM）从有限的夜间图像中生成详细的训练样本，它显著提高了追踪能力同时使用更少的资源。

研究人员开发了HQ-SAM模型，对最近的“Segment Anything Model”（SAM）进行了升级，提高了其轮廓识别复杂结构对象的能力。该模型保留了原有的优点。 ### 核心要点： - 研究人员开发了HQ-SAM模型，对最近的“Segment...

- 利用Segment Anything和XMem技术实现，Track Anything技术可以灵活、可扩展地跟踪物体和视频。 - 可以利用Track Anything生成的掩模进行自动视频编辑、风格转换或视频识别任务。 - Track Anything技术基于GitHub R...

- 利用Meta的Segment Anything Model进行图像前景对象提取并将其复制到剪贴板的Chrome扩展程序“Magic Copy”在GitHub上发布 - 用户可以复制图像中的前景对象，而无需考虑背景干扰 - 这个工具对于需要从图像中提取前景...

Segment Anything是Meta的模型，由于其轻量级，可以直接在浏览器中运行。现在，我们可以直接从图像中复制物品到剪贴板。它的演示与Meta相同，但不是显示分割的物体，而是将该物体复制到系统剪贴板，以便您随时粘贴。...