最近，研究人员推出了一种新的图像和视频分割模型——SAM 2，能够从图像和视频中精确地分割出任何物体。该模型采用了全新的分割框架，能够利用少量训练数据进行高质量的物体分割。SAM 2 的分割精度得到了显著提高，比...

UniVS是一种用于视频分割的统一架构，采用新颖的基于提示的方法应对各种分割任务的挑战。通过将提示特征作为查询并引入目标感知的提示交叉注意力层，UniVS消除了启发式的帧间匹配需求，可以无缝适应不同的视频分割场...

医学视频中的目标分割一直是医学影像处理的难点之一。近日，研究人员提出了一种名为 Vivim 的新型医学视频目标分割框架，该框架通过采用状态空间模型的方法对时空数据进行高效压缩，从而在更短的时间内实现更加准确...

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...

MaXTron是一种简单而有效的统一元架构，用于视频分割。

最新研究引入了一种名为MPVSS的视频内容分割方法，这种方法通过关注关键帧，然后基于这些关键帧预测其他帧的掩码，从而减少计算负载。在这种方法中，首先选定一些关键帧，然后在这些帧上进行语义分割。接下来，通过...

VidChapters-7M是一个拥有700万个用户制作章节标记的大型视频集合。这个新的数据集有助于创建和测试将视频分割成章节并为其命名的方法，从而使观众更容易找到他们想要的内容。VidChapters-7M的创建者希望这个工具能...

这个GitHub仓库介绍了一个名为SgMg的新方法，改进了视频中所提到的对象分割过程。该方法解决了特性漂移的问题，利用视觉细节更好地优化分割。新方法还使得视频中多个对象的同时分割成为可能，使得这个过程更加快速和...

最近的一份研究论文提出了一种名为一致在线视频实例分割(CTVIS)的新训练方法，以便在视频分割中更好地区分时间线上的对象。通过使用来自多个帧的一致信息，而不仅仅是一个，以及向数据添加噪声，CTVIS可以更有效地处...

最新研究引入了一种名为SAM-PT的新系统，该系统利用Segment Anything Model (SAM)来提高视频中对象的追踪和分割效果。在多个视频分割基准测试中，SAM-PT表现出卓越的性能。SAM-PT的优势在于其对对象的分割和追踪能力...