获取Grounding DINO及其进阶版本源码与模型，支持离线使用

资源摘要信息:"本资源集合包含了Grounding DINO及其进阶版本1.5 SAM（Segment Anything Model）的源代码和预训练模型，特别适合那些无法访问Github网页的用户。Grounding DINO是一个创新的模型，结合了目标检测和视觉描述的能力，能够实现在开放世界中准确地定位和识别图像中的对象。同时，SAM模型在目标分割方面表现出色，能够识别和分割图像中的复杂场景和对象。用户可以通过这些资源进一步学习和研究这些模型的实现细节，并且利用提供的预训练模型来执行自己的视觉任务。 具体而言，用户可以获取到以下资源： 1. Grounding DINO源码和预训练模型，涵盖了模型的构建、训练和推理的全过程。 2. Grounding DINO的官方论文，可以用来了解该模型的理论背景和实验结果。 3. Grounding DINO 1.5源码，提供了针对该版本模型的源代码和实现细节。 4. Grounding DINO SAM源码和相关论文，用户可以学习SAM模型的设计理念和应用案例。 5. Grounding DINO SAM2源码，这是SAM模型的进一步发展，提供了最新的研究成果。 压缩包子文件的文件名称列表中包含以下重要文件： - 2303.05499v5.pdf：这是Grounding DINO模型的相关论文，详细介绍了该模型的架构和性能。 - 2401.14159v1.pdf：这可能是SAM模型或其改进版本的论文，用户可以从中了解该模型的技术细节。 - groundingdino_swint_ogc.pth：这是一个预训练好的模型权重文件，可以用于直接加载和进行推理任务。 - Grounded-SAM-2-main.zip：这是一个包含Grounding DINO SAM 2模型源代码的压缩包。 - Grounded-Segment-Anything-main.zip：这个压缩包包含了Segment Anything Model的源代码，是图像分割任务中的一个重要模型。 - Grounding-DINO-1.5-API-master.zip：这个包包含了Grounding DINO 1.5版本的API接口代码，方便开发者快速集成到自己的项目中。 - GroundingDINO-main.zip：这是Grounding DINO模型的主源代码压缩包，用户可以获取整个模型的代码实现。 这些资源对于研究计算机视觉、特别是目标检测和图像分割领域的研究人员和工程师来说是非常宝贵的。通过学习和应用这些模型，开发者不仅能够掌握当前视觉大模型的技术进展，还能够在此基础上进行创新和改进，推动整个领域的发展。"