本项目深入探讨了使用无监督模型在真实世界图像中分割目标的困难。目前，无监督分割技术仍存在一些挑战。首先，图像中的目标可能具有不同的形状和大小，需要针对不同特征进行分割。其次，图像中可能存在噪声、光照变...

SegVol的问世，标志着临床分析迎来了新时代。SegVol是一种用于医学图像分割的通用模型。它在大量CT扫描的基础上进行训练，能够优秀地完成各种各样的解剖类别分割。

研究人员使用一种名为SAM-OCTA的方法，改善了光学相干断层扫描血管造影（OCTA）图像中特定目标的分割效果。与传统的OCTA图像分割方法相比，SAM-OCTA方法在分割过程中，引入了一种样本自适应的机制，能够更好地处理复...

稳定扩散是一种复杂的技术，其可大幅度提高生成质量，而无需进行额外的训练。这是通过巧妙地调整权重和在UNet中扩大残差来实现的。具体的代码将在不久后公布。UNet是一种广泛应用于图像分割的深度学习框架，其独特的...

Segment Anything模型（SAM）对于常规图像的处理效果显著，但对于医疗图像的处理效果却不尽如人意。为此，研究者们创建了SAM-Med2D，这是通过在大量医疗图像上训练SAM并提供各种输入信息得到的。这种新模型在处理医...

医疗图像分割是一个将图像中每个像素识别为特定类别（如癌症与非癌症）的过程。在历史上，将一个模型转移到另一个任务一直是个巨大的挑战。然而，最新的研究展示了一个强大的模型，该模型仍基于不朽的UNet，可应用于...

虽然段落任意模型（SAM）在各种数据集的分割任务中表现优异，但在面具的特定类别细节上存在疏漏。FoodSAM成功克服了这一问题。它结合了SAM的优势和新的特性，有效地分割食品图像，甚至识别出场景中的单个食品和其他...

图像分割是一种将图像中属于对象的每个区域进行标记的过程，这比传统的分类问题要复杂得多。而且，如果没有预定义的对象列表，进行通用分割将是一项挑战。包含某些世界表示的语言模型可以为分割提供巨大的推动力。LI...