PTQ4SAM是一个新的框架，旨在减少大规模Segment Anything Model（SAM）的内存和计算需求。SAM是一个全新的大规模模型，但其大规模的特性也使得其在实际应用中面临着严峻的挑战，尤其是在内存和计算资源上的需求。而P...

Meta AI最新推出的Segment Anything Model（简称SAM）是计算机视觉领域的一个重要的基础模型，该模型在图像分割方面表现出色，但在某些特定领域中却显得力不从心。为了解决这个问题，Meta AI推出了一项新的项目，即A...

近日，Segment Anything Model (SAM)团队发布了一个新的模型——Hi-SAM。与SAM不同的是，Hi-SAM专注于实现多层次文本分割，它可以将文本从笔画到段落分割，甚至可以执行布局分析。此次发布的Hi-SAM模型采用了一系列新...

本研究介绍了UV-SAM，这是一种基于视觉基础模型和Segment Anything Model的改进模型，可以准确地识别城市村庄的边界。UV-SAM将不同的图像表示结合起来，为精确探测提供了高效的替代方案。相对于传统的野外调查，UV-S...

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...

SAM-Med3D是Segment Anything Model（SAM）的升级版，专门针对3D医学影像进行了优化。虽然原始的SAM在处理3D医学影像时存在困难，但是经过对超过131K个3D掩模的广泛数据集进行训练的SAM-Med3D在捕捉3D空间细节方面使...

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...

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...