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...

本研究介绍了SmooSeg，这是一种新的方法，利用了图像中相邻特征往往共享相似含义的原则。SmooSeg的主要优点是提高了图像分割的准确性和速度。通过在训练过程中考虑相邻特征之间的关系，SmooSeg能够更好地理解图像的...

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。