Xenova/slimsam-77-uniform
https://huggingface.co/nielsr/slimsam-77-uniform with ONNX weights to be compatible with Transformers.js. Usage (Transformers.js) If you haven't already, you can install the Transformers.js(https://huggingface.co/docs/transformers.js) JavaScript libr...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
🖼️ SlimSAM-77 ONNX — Phân đoạn ảnh trong trình duyệt bằng Transformers.js
Mô hình phân đoạn ảnh nhẹ, chạy hoàn toàn ở phía client, không cần gửi ảnh lên server.
Đâu ra là Xenova/slimsam-77-uniform, phiên bản ONNX của mô hình SlimSAM-77-uniform do nielsr phát hành, được tối ưu để tương thích trực tiếp với thư viện Transformers.js của Hugging Face. Nhờ trọng lượng đã chuyển đổi sang định dạng ONNX, bạn có thể thực hiện tạo mặt nạ phân đoạn (mask generation) ngay trong trình duyệt JavaScript mà không cần môi trường Python hay GPU.
✨ Điểm nổi bật
- ONNX weights: Trọng lượng mô hình đã được chuyển đổi sang ONNX, tương thích ngay với Transformers.js.
- Chạy trong trình duyệt: Không cần backend, không cần gửi dữ liệu ảnh đi bên ngoài.
- Tạo mặt nạ từ điểm nhấn: Cung cấp tọa độ điểm trên ảnh, mô hình trả về mặt nạ phân đoạn chi tiết.
- Điểm số IoU kèm theo: Mô hình trả về cả điểm số IoU để đánh giá độ chính xác của từng kênh mặt nạ.
- Hỗ trợ trực tuyến demo: Có sẵn demo trên Hugging Face Spaces để trải nghiệm ngay.
- Xuất ảnh mặt nạ: Lưu mặt nạ dưới dạng PNG hoặc áp dụng lên ảnh gốc để cắt chủ đề.
- Giấy phép Apache 2.0: Tự do sử dụng cho cả dự án thương mại và cá nhân.
💡 Vì sao đáng chú ý
Không giống các mô hình phân đoạn lớn cần phụ thuộc vào server mạnh, slimsam-77-uniform được thiết kế để nhẹ và nhanh — phù hợp triển khai trên web hoặc ứng dụng đa nền tảng. Kết hợp với Transformers.js, toàn bộ pipeline chỉ cần vài dòng JavaScript để load mô hình, xử lý ảnh, sinh mặt nạ và lấy điểm số đánh giá — mọi thứ diễn ra cục bộ, bảo vệ quyền riêng tư người dùng.
#SlimSAM #ONNX #TransformersJS #MaskGeneration #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
SlimSAM: 0.1% Data Makes Segment Anything Slim 0.1% Data Makes Segment Anything Slim Zigeng Chen(https://github.com/czg1225), Gongfan Fang(https://fangggf.github.io/), Xinyin Ma(https://horseee.github.io/), Xinchao Wang(https://sites.google.com/site...
SAM 3 is a unified foundation model for promptable segmentation in images and videos. It can detect, segment, and track objects using text or visual prompts such as points, boxes, and masks. Compared to its predecessor SAM 2(https://github.com/facebo...
Model Card for Segment Anything Model (SAM) - ViT Huge (ViT-H) version Detailed architecture of Segment Anything Model (SAM). Table of Contents 0. TL;DR(TL;DR) 1. Model Details(model-details) 2. Usage(usage) 3. Citation(citation) TL;DR Link to origi...
Model Card for Segment Anything Model (SAM) - ViT Base (ViT-B) version Detailed architecture of Segment Anything Model (SAM). Table of Contents 0. TL;DR(TL;DR) 1. Model Details(model-details) 2. Usage(usage) 3. Citation(citation) TL;DR Link to origi...
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
SAM 3.1 SAM 3(https://github.com/facebookresearch/sam3) (Segment Anything with Concepts) is a unified foundation model from Meta for promptable segmentation in images and videos. It detects, segments, and tracks objects using text or visual prompts...
Repository for SAM 2: Segment Anything in Images and Videos, a foundation model towards solving promptable visual segmentation in images and videos from FAIR. See the SAM 2 paper(https://arxiv.org/abs/2408.00714) for more information. The official co...
Falcon Perception Falcon Perception is a 0.6B parameter early-fusion vision-language model for open-vocabulary grounding and instance segmentation. Given an image and a natural language query, it returns zero, one, or many matching instances with pi...
Model Details \📃 Tech Report\(https://arxiv.org/abs/2501.07256) \📂 Github\(https://github.com/facebookresearch/EdgeTAM) \🤗 Demo\(https://huggingface.co/spaces/yonigozlan/EdgeTAM-hf) EdgeTAM is an on-device executable variant of the SAM 2 for prom...