8个计算机视觉领域的开源项目精选AI视频对象跟踪和分割是计算机视觉领域的重要研究方向，它们在许多应用中发挥着关键作用，如视频分析、智能监控、虚拟现实和增强现实等。随着深度学习和计算能力的不断提升，越来越多的开源项目涌现出来，为视频对象跟踪和分割任务提供了强大的工具和算法支持。在本文中，我们将介绍8个精选的AI视频对象跟踪和分割开源项目。

目录:

自动对象分割工具:segment-anything 34.1k⭐对象检测平台:detectron2 25.1k⭐实时物体探测器:yolov7 10.3k⭐创意动画工具:AnimatedDrawings 8.1k⭐交互式视频对象跟踪:Track-Anything 4.7k⭐语义分割Pytorch实现:semantic-segmentation-pytorch 4.6k⭐Segment-Everything-Everywhere-All-At-Once 2.8k⭐对象跟踪和分割:Segment-and-Track-Anything 1.3k⭐更多Github开源项目1.自动对象分割工具:segment-anything 34.1k⭐项目地址：Github趋势榜：入选2023-05-09月榜,月增⭐13,175 stars this month开源时间：2023-03-24最后更新：2023-06-07主要语言：Jupyter Notebook项目分类：[视频图像] [AI]项目标签：[对象检测] [计算机视觉]推荐理由：这个项目可以自动分割和识别图像、视频和音频中的任何对象，无需深度学习专业知识，是一个非常实用的图像处理工具。它为用户提供了简单易用的功能，能够快速进行对象分割和识别。Star历史曲线：[官网] [项目体验] [使用文档]2.对象检测平台:detectron2 25.1k⭐项目地址：开源时间：2019-09-06最后更新：2023-06-01主要语言：Python项目分类：[视频图像] [AI]项目标签：[视觉识别] [对象识别] [目标跟踪]推荐理由：Detectron2是一个用于对象检测、分割和其他视觉识别任务的平台。它提供了丰富的功能和强大的性能，是进行对象识别和分割任务的一流选择。Star历史曲线：[官网]3.实时物体探测器:yolov7 10.3k⭐项目地址：开源时间：2022-07-06最后更新：2023-06-07主要语言：Jupyter Notebook项目分类：[视频图像] [AI]项目标签：[对象检测] [计算机视觉] [物体探测]推荐理由：这个项目提供了最新的技术，用于实时物体探测器。它是一个先进的工具，可以用于实时场景中的物体检测任务，具有高效准确的性能。Star历史曲线：[使用文档]4.创意动画工具:AnimatedDrawings 8.1k⭐项目地址：Github趋势榜：入选2023-05-16月榜,月增⭐4,939 stars this month开源时间：2022-12-01最后更新：2023-05-25主要语言：Python项目分类：[视频图像] [设计] [AI]项目标签：[动画制作] [计算机视觉] [动画创意]推荐理由：这个创意动画工具使用对象检测模型、姿态估计模型和基于图像处理的分割方法，可以快速创建数字版的图画，并通过传统的计算机图形技术进行变形和制作成动画。Star历史曲线：[官网] [使用文档] [视频介绍]5.交互式视频对象跟踪:Track-Anything 4.7k⭐项目地址：Github趋势榜：入选2023-05-27月榜,月增⭐3,258 stars this month开源时间：2023-04-12最后更新：2023-06-05主要语言：Python项目分类：[视频图像] [AI]项目标签：[对象分割] [图像分割] [目标跟踪]推荐理由：该项目是一个灵活的交互式视频对象跟踪和分割工具，基于Segment Anything、XMem和E2FGVI等技术。它提供了方便的方式帮助用户在视频中追踪和分割感兴趣的对象，为视频分析和处理提供了实用的工具。Star历史曲线：[视频介绍]6.语义分割Pytorch实现:semantic-segmentation-pytorch 4.6k⭐项目地址：开源时间：2017-10-07最后更新：2021-09-13主要语言：Python项目分类：[视频图像] [AI]项目标签：[视觉识别] [对象检测] [计算机视觉]推荐理由：这个项目是在MIT ADE20K数据集上实现的语义分割和场景解析的Pytorch版本。它提供了一个开源的工具，可以用于进行语义分割和场景解析任务，尤其适用于计算机视觉领域的研究和应用。Star历史曲线：7.Segment-Everything-Everywhere-All-At-Once 2.8k⭐项目地址：开源时间：2023-04-12最后更新：2023-06-04主要语言：Python项目分类：[视频图像] [AI]项目标签：[图像分割]推荐理由：SEEM允许用户使用不同类型的提示轻松分割图像，包括视觉提示(点，标记，框，涂鸦和图像段)和语言提示(文本和音频)等。Star历史曲线：[项目体验]8.对象跟踪和分割:Segment-and-Track-Anything 1.3k⭐项目地址：开源时间：2023-04-16最后更新：2023-06-06主要语言：Jupyter Notebook项目分类：[视频图像] [AI]项目标签：[图像处理] [图像分割] [计算机视觉]推荐理由：该项目专注于分割和跟踪视频中的任何对象，利用自动和交互式方法。它使用了SAM（Segment Anything Models）和DeAOT等算法，实现了自动/交互式关键帧分割和高效多目标跟踪和传播。Star历史曲线：[使用文档]更多Github开源项目

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