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Meta AI的SAM「分割一切」模型展现了强大的图像分割能力，但缺乏对视频数据的支持。近期，浙江大学ReLER实验室的科研人员在最新开源的SAM-Track项目中，解锁了SAM的视频分割能力，即：分割并跟踪一切（Segment-and-track anything，SAM-track）。SAM-Track在单卡上即可支持各种时空场景中的目标分割和跟踪，包括街景、AR、细胞、动画、航拍等，可同时追踪超过200个物体，为用户提供了强大的视频编辑能力。 项目地址： https://github.com/z-x-yang/Segment-and-Track-Anything SAM-Track通过将SAM与最新的高效多物体跟踪算法DeAOT（NIPS2022）结合，能够进行高精度的视频目标分割/跟踪，且可支持全自动和交互式的分割方式。 自动化视频目标分割/跟踪Demo： 交互视频目标分割/跟踪： 1. 通过点击或边界框指定单个目标物体进行分割/跟踪 2. 通过点击添加多个物体进行分割/跟踪
此外，SAM-Track项目还将提供了WebUI，方便用户开箱即用：
目前，项目V0版本已开源，支持全自动视频分割，项目V1版本计划于下周更新，支持交互式视频分割。 项目成员均来自浙江大学计算机学院ReLER实验室。ReLER实验室由浙江大学求是讲席教授杨易于2021年创立。项目成员包括：徐源佑（在读博士），程阳铭（在读硕士），李刘磊（科研助理），杨宗鑫（博士后），王文冠（百人计划研究员），杨易（教授）。 点击进入—>【分割和跟踪】微信技术交流群 最新CVPR 2023论文和代码下载 后台回复：CVPR2023，即可下载CVPR 2023论文和代码开源的论文合集 后台回复：Transformer综述，即可下载最新的3篇Transformer综述PDF 图像分割和目标跟踪交流群成立 扫描下方二维码，或者添加微信：CVer333，即可添加CVer小助手微信，便可申请加入CVer-图像分割或者目标跟踪 微信交流群。另外其他垂直方向已涵盖：目标检测、图像分割、目标跟踪、人脸检测&识别、OCR、姿态估计、超分辨率、SLAM、医疗影像、Re-ID、GAN、NAS、深度估计、自动驾驶、强化学习、车道线检测、模型剪枝&压缩、去噪、去雾、去雨、风格迁移、遥感图像、行为识别、视频理解、图像融合、图像检索、论文投稿&交流、PyTorch、TensorFlow和Transformer等。 一定要备注：研究方向+地点+学校/公司+昵称（如图像分割或者目标跟踪r+上海+上交+卡卡），根据格式备注，可更快被通过且邀请进群 ▲扫码或加微信号: CVer333，进交流群 CVer计算机视觉（知识星球）来了！想要了解最新最快最好的CV/DL/AI论文速递、优质实战项目、AI行业前沿、从入门到精通学习教程等资料，欢迎扫描下方二维码，加入CVer计算机视觉，已汇集数千人！ ▲扫码进星球 ▲点击上方卡片，关注CVer公众号整理不易，请点赞和在看 |
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