SAM 分割需要 Prompt 输入来指示出待分割的目标对象，但可能会存在颗粒度模糊的问题。Prompt 工程可以以完全自动化的方式实现，也可以通过人工交互实现。1) 完全自动生成 Prompt 我们首先使用网格密集采样点作为 prompt 输入，通过 Anchor model 生成初始阶段分割的 masks，剔除 IoU 和稳定性得分低的 mask，然后进行非...
Meta 多次强调了最新模型 SAM 2 是首个用于实时、可提示的图像和视频对象分割的统一模型，它使视频分割体验发生了重大变化，并可在图像和视频应用程序中无缝使用。SAM 2 在图像分割准确率方面超越了之前的功能，并且实现了比现有工作更好的视频分割性能，同时所需的交互时间为原来的 1/3。该模型的架构采用创新的流...
总之，研究人员提出了SegVol，一个交互式的通用医学体素图像分割的基础模型。该模型是使用90k无标注数据和25个开源分割数据集训练和评估的。与最强大的传统体素分割方法nnU-net（自动为每个数据集配置参数）不同，SegVol的目的是将各种医学体素分割任务统一到一个单一的架构中。SegVol作为一个通用的分割工具能够对超过2...
(i) MaskSyn通过我们提出的文本-掩模生成模型和掩模-图像生成模型合成新的掩模-图像对,极大地提高了用于模型监督的分割掩模的多样性;(ii) ImgSyn使用掩模到图像生成模型,基于现有掩模合成新图像,大大提高了模型输入的图像多样性。在竞争激烈的ADE20K和COCO基准测试中,我们的数据生成方法显著提高了最先进的分割模型在...
一、经典分割算法汇总 FCN:语义分割端到端训练的开端 U-Net & FusionNet:医学分割算法当中的一个龙头。FusionNet辅助U-Net得到一个更加完善的一个理解。两个相辅相成 SegNet & DeconvNet:对称的编码-解码结构的代表。 **DeepLab系列:**从v1到v3+,算法越来越完善,结果越来越好。
LiDAR点云分割一直是一个很经典的问题，学术界和工业界都提出了各种各样的模型来提高精度、速度和鲁棒性...
Meta四月份发布的「分割一切模型（SAM）」效果，它能很好地自动分割图像中的所有内容 Segment Anything 的关键特征是基于提示的视觉 Transformer（ViT）模型，该模型是在一个包含来自 1100 万张图像的超过 10 亿个掩码的视觉数据集 SA-1B 上训练的，可以分割给定图像上的任何目标。这种能力使得 SAM 成为视觉领域的...
分割模型可以将图像中的每个像素都分配到特定的类别中,能够提供更加准确的分割结果。 二、常用的分割模型架构 1. FCN(Fully Convolutional Network):FCN是第一个将全连接层替换为卷积层的分割模型架构,通过逐像素的预测实现了端到端的像素级别分割。 2. U-Net:U-Net是一种常用于生物医学图像分割的架构,它具有U...
具体而言，SegGPT 是智源通用视觉模型 Painter 的衍生模型，针对分割一切物体的目标做出优化。SegGPT 训练完成后无需微调，只需提供示例即可自动推理并完成对应分割任务，包括图像和视频中的实例、类别、零部件、轮廓、文本、人脸等等。该模型具有以下优势能力：通用能力：SegGPT具有上下文推理能力，模型能够根据上下文（...
医学分割模型能对血管进行准确分割。方便医生评估血液循环系统的状况。在神经学领域,能辅助分析神经结构。帮助医生更好地理解神经系统的问题。该模型对骨骼的分割有助于骨折诊断。为骨科治疗提供有力支持。医学分割模型能细化肌肉组织的分析。让康复治疗更具针对性。对于脑部结构的分割有重要作用。 协助诊断脑部疾病。它...