研究人员推出了层次语义解码与计数辅助（HDC）框架，以提升广义指代表达分割（GRES）。与以往方法不同，HDC框架通过跨粒度传递互补的模态信息，并聚合语义对应关系，从而实现更好的多层次解码。这一创新方法在复杂场...

MRSegmentator是一款新型工具，专为增强MRI扫描分割而设计。它可以有效地识别腹部、盆腔和胸部区域的40种不同器官和结构。这款新工具的开发将极大提高医疗和科研人员的工作效率，提高诊断的准确性。MRSegmentator的...

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，一项名为"Anything Unsegmentable"的创新技术问世，旨在保护数字图像不受人工智能模型的非法分割。该技术的出现，对于解决因AI技术发展而日益凸显的版权和隐私问题具有重要意义。通过防止图像被AI模型分割，可...

最近，一个新的GitHub项目GroupContrast引起了技术界的广泛关注。该项目通过将片段分组与语义感知对比学习相结合，重新定义了自监督3D表示学习的概念。这种创新的方法不仅能够提高3D场景理解的准确性，还能够在不依...

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...

近日，一项名为UV-SAM的新技术通过GitHub仓库公开，该技术是对视觉基础模型和Segment Anything模型的改进，利用卫星图像可以准确识别出城市村庄的边界。与传统的现场调查相比，UV-SAM提供了一种高效的替代方案，结合...

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...