MKT-porter - 博客园

2025年10月28日

语言-目标检测 MM Grounding Dino Large (1) 实验对比 -GroundingDino针对航空图像检测的改进

摘要：测试代码 import os import cv2 import torch import numpy as np import time from transformers import AutoModelForZeroShotObjectDetection, AutoProcessor from 阅读全文

posted @ 2025-10-28 05:01 MKT-porter 阅读(27) 评论(0) 推荐(0)

语言-目标检测 MM Grounding Dino Large (1) 环境配置 -GroundingDino针对航空图像检测的改进

摘要： https://blog.csdn.net/gitblog_00330/article/details/152013136 MM Grounding Dino Large在无人机航拍图像中的检测性能 https://link.gitcode.com/i/9da6757aed6c4f33f18c964 阅读全文

posted @ 2025-10-28 01:13 MKT-porter 阅读(179) 评论(0) 推荐(0)

GroundingDino目标跟踪+sam2分割

摘要：说明 1 sam2的代码文件依赖是相对于sam2工程的，所以在sam2下面构建 2 需要训练空中数据集 3 不能直接全直接sam2分割，分割的会很混乱安装环境 rtx 3070 ubuntu20 cuda11.8 python3.10 1安装 GroundingDino 2安装sam2 3 以s 阅读全文

posted @ 2025-10-28 00:59 MKT-porter 阅读(187) 评论(0) 推荐(0)

2025年10月27日

SAM2 图像分割（3）鼠标选择多框摄像头实时分割显示

摘要： import cv2 import torch import time import numpy as np import os import sys import sys sys.path.append('/home/r9000k/v2_project/v5_samyolo/2分割/sam2-ma 阅读全文

posted @ 2025-10-27 04:50 MKT-porter 阅读(65) 评论(0) 推荐(0)

Semantic-SSAM 是“一切多细都行，还能给标签”

摘要： Semantic-SSAM 是“一切多细都行，还能给标签” https://github.com/UX-Decoder/Semantic-SAM 阅读全文

posted @ 2025-10-27 02:53 MKT-porter 阅读(8) 评论(0) 推荐(0)

O'Rourke 算法多边形的最小面积外接矩形

摘要：阅读全文

posted @ 2025-10-27 01:04 MKT-porter 阅读(19) 评论(0) 推荐(0)

FM-Fusion 利用rgbd相机 ram-GroundingDINO-sam 重建语义地图

摘要： https://arxiv.org/pdf/2402.04555 阅读全文

posted @ 2025-10-27 00:22 MKT-porter 阅读(14) 评论(0) 推荐(0)

语义文本理解 BERT

摘要： https://github.com/google-research/bert 问题如何区分一个同名的语义名字和物体？ A区左边路口的房子 B区右边红绿灯的房子两个房子含义是不一样的。从“是什么”升级到“是什么以及在什么情境下”，提高了准确性。好的，这个问题非常精准地切中了当前语义SLA 阅读全文

posted @ 2025-10-27 00:20 MKT-porter 阅读(34) 评论(0) 推荐(0)

2025年10月26日

SAM2 图像分割（2）鼠标单个框选位置实时分割显示

摘要： import cv2 import torch import time import numpy as np import os import sys # 检查文件是否存在 image_path = "npu2pm.JPG" if not os.path.exists(image_path): pr 阅读全文

posted @ 2025-10-26 07:11 MKT-porter 阅读(38) 评论(0) 推荐(0)

2025年10月24日

语义slam- 港科语义地图-低带宽场景下的多机器人地图对齐与共享定位提供了通用基石

摘要： Generalizable and Efficient Scene Graph Registration【IEEE TRO】地址：https://arxiv.org/pdf/2504.14440 地址：https://arxiv.org/pdf/2504.14440 主要内容：这项研究面向多机器阅读全文

posted @ 2025-10-24 02:18 MKT-porter 阅读(106) 评论(0) 推荐(0)

港科轻量化地图

摘要： https://mp.weixin.qq.com/s/q0DQ2xJ3JCAEAwh8YTsWWw?poc_token=HI1v-mijfX0vzPhPnzStzS7Qli4EesEHCe-LmzsO SEPT：Standard-Definition Map Enhanced Scene Perce 阅读全文

posted @ 2025-10-24 02:11 MKT-porter 阅读(12) 评论(0) 推荐(0)

2025年10月23日

图像分割和目标跟踪

摘要： https://github.com/IDEA-Research/Grounded-SAM-2?tab=readme-ov-file # # 创建名为 sam2 的 Python 3.10 环境 # conda create -n sam2 python=3.10 -y # # Linux/Mac 阅读全文

posted @ 2025-10-23 02:51 MKT-porter 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)

2025年10月22日

下步计划

摘要： 1 语言转目标运行 2 语言转分割运行 3 SAM1-2 速度权衡分辨率粗略其他先验数据 4 语义地图怎么构建阅读全文

posted @ 2025-10-22 07:13 MKT-porter 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)

CLIPSeg 使用文本和图像提示进行图像分割

摘要： https://github.com/timojl/clipseg 阅读全文

posted @ 2025-10-22 06:49 MKT-porter 阅读(19) 评论(0) 推荐(0)

语言+目标检测+粗略分割模型联合+ sag精细化分割 = 快速精细带类别的分割

摘要：联合项目 https://github.com/loki-keroro/SAMbase_segmentation?tab=readme-ov-file 自定义提示模型会根据不同的提示文本，生成不同的掩码，可修改main.py中的category_cfg变量，自定义提示文本。 landcover_p 阅读全文

posted @ 2025-10-22 06:24 MKT-porter 阅读(17) 评论(0) 推荐(0)

图像分割 3D-Box-Segment-Anything（5）如何加速

摘要： 1算法 https://docs.ultralytics.com/zh/models/sam-2/ import cv2 from ultralytics import SAM import numpy as np ''' SAM 2 tiny sam2_t.pt 实例分割 ✅ ❌ ❌ ❌ SAM 阅读全文

posted @ 2025-10-22 05:56 MKT-porter 阅读(44) 评论(0) 推荐(0)

图像分割 3D-Box-Segment-Anything（4）如何对建筑物检测提升

摘要：您说得对！SAM模型对地面建筑物检测确实存在一些问题，特别是对于无人机视角的建筑。我来为您提供几种优化方案： 1. 提示优化策略改进点提示选择 import numpy as np from segment_anything import SamPredictor def optim 阅读全文

posted @ 2025-10-22 05:51 MKT-porter 阅读(21) 评论(0) 推荐(0)

数据集

摘要：因此，本博文总结了以下建筑数据集。阿里天池建筑智能普查； Open AI 坦桑尼亚建筑物数据集 AIRS 数据集 WHU 建筑物数据集 CrowdAI Mapping Challenge数据集 DeepGlobe Challenge建筑物数据集 USSOCOM 城市三维挑战数据集 Inria数据集阅读全文

posted @ 2025-10-22 05:47 MKT-porter 阅读(12) 评论(0) 推荐(0)

专门针对无人机分割的预训练模型

摘要：公开可用的模型 UAVid数据集预训练模型专门用于无人机城市场景理解包含道路、建筑物、植被等类别下载：GitHub搜索"UAVid-Semantic-Segmentation" DroneSeg数据集模型大规模无人机分割数据集包含多种地物类型论文：《DroneSeg: 阅读全文

posted @ 2025-10-22 05:35 MKT-porter 阅读(46) 评论(0) 推荐(0)

YOLO11深度学习的遥感视角地面房屋建筑检测分割与分析系统

摘要： https://docs.ultralytics.com/zh/tasks/segment/#models 自动下载模型 from ultralytics import YOLO # Load a model model = YOLO("yolo11n-seg.pt") # load an offi 阅读全文

posted @ 2025-10-22 05:08 MKT-porter 阅读(35) 评论(0) 推荐(0)