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...

此研究引入了一种名为“无需训练的实例分割”的全新方法，该方法无需进行繁琐的训练或详细的图像注释，就能在图像中分割实例。该方法通过使用现有的语义分割模型并通过可学习的对象边界分支对输出进行精炼，无需额外的...

本论文介绍了HIPIE，一种新颖的图像分割方法，通过将不同的语义层次纳入其学习过程中，解决了复杂场景下的图像分割问题。它在各种图像理解任务中表现优于现有模型，为不同情境下的分割任务提供了统一的解决方案。

研究人员开发了HQ-SAM模型，对最近的“Segment Anything Model”（SAM）进行了升级，提高了其轮廓识别复杂结构对象的能力。该模型保留了原有的优点。 ### 核心要点： - 研究人员开发了HQ-SAM模型，对最近的“Segment...