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2023-08-04 talkingdev

论文:无需训练的实例分割,颠覆图像识别技术

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...

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2023-07-07 talkingdev

采用分层开放词汇学习的图像分割方法 (GitHub Repo)

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。

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2023-06-07 talkingdev

研究人员开发了HQ-SAM模型,帮助改善图片分割效果

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...

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