总结：这个项目提出了一种新的“Grounded Segment Anything（点击直达）”（GSA）方法，用于在视频中提取物体段和它们所属的语义类别。GSA方法采用两个同时训练的网络：一个用于物体分割，一个用于分类。物体分割网络使用从视觉对象追踪器获取的边框作为输入，并生成对应的物体掩码。分类网络接受分割掩码作为输入，并输出每个物体的语义类别概率。通过这种联合训练，GSA方法可以在多个数据集上实现比其他方法更好的性能。此外，GSA方法还通过与其他方法的比较展示了它的鲁棒性和通用性，可以广泛应用于不同的视频段分析任务中。这一方法可在GitHub上获得代码和模型权重。
我们计划通过将Grounding DINO和Segment Anything相结合，创建一个非常有趣的演示。目前，这只是一个简单的小项目。我们将继续改进它，并创建更有趣的演示。
为什么选择这个项目？
- Segment Anything是一个强大的分割模型。但它需要提示（如框/点）来生成掩码。
- Grounding DINO是一个强大的零样本检测器，可以使用自由形式的文本生成高质量的盒子和标签。
- 这两个模型的组合可以使用文本输入来检测和分割所有内容！
- BLIP + Grounding DINO + SAM的组合用于自动标记！
- Grounding DINO + SAM + Stable-diffusion的组合用于数据工厂，生成新数据！
Grounded-SAM
Grounded-SAM + Stable-Diffusion Inpainting: 数据工厂，生成新数据
BLIP + Grounded-SAM: 自动标注
正文完
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