PSALM是大型多模态模型（LMM）的扩展版本，通过引入一个掩码解码器和多功能输入模式，在各种图像分割任务中表现出色。这种方法不仅克服了仅限于文本输出的限制，而且还使模型能够有效理解和分类复杂图像。PSALM的创...

开放词汇注意力图谱（OVAM）是一种新兴的图像分割技术，它通过对类Stable Diffusion的文本到图像扩散模型进行改进，实现了对任意词汇生成注意力图的功能，打破了之前的限制。这意味着，通过OVAM，开发者和研究人员能...

研究人员引入了一种新的图像分割技术，只使用基本图像标签即可识别图像特定部分，例如狗。他们通过引入一种新的方法来解决网络识别同一对象的多个实例的挑战，并优化了该过程，降低了错误率。

不一致掩模(IM)是一种新的图像分割方法，即使只有有限的数据，也可以发挥作用。该方法在ISIC 2018数据集上进行了测试，击败了传统技术，甚至超过了在完全标记的数据集上训练的模型。

SegMamba是一种专为3D医学图像分割设计的模型，它提供了一种比Transformer架构更高效的替代方案。SegMamba采用全卷积神经网络架构，可以对3D医学图像进行有效的分割，尤其是在肿瘤分割方面表现出色。与传统的医学影...

OMG-Seg是一种新的模型，可以使用单个高效的系统执行各种图像和视频分割任务。与使用每个任务的不同模型的传统方法不同，OMG-Seg从图像语义到交互式视频分割处理所有内容，是一个一站式解决方案，降低了复杂性并增强...

本项目介绍了开放项目SAM，这是一个结合了CLIP和SAM模型的框架，用于提高图像分割和识别的能力。CLIP模型是一种基于对比学习的神经网络模型，用于学习图像和文字之间的关系，而SAM模型则是一种序列建模方法，用于对...

近日，GitHub仓库上线了一款全新的模型，可同时进行图像分割、识别和标注，超越了之前的能力。这个新模型的优势在于可以标记任何事物，不再局限于传统的图像和文本。目前，该模型已经在多个领域得到了广泛的应用，包...