IMed-361M 数据集是迄今为止规模最大、标注最密集的交互式医学图像分割数据集。通过整合来自多个医学数据平台的640万张图像和3.61亿个掩码,覆盖14种成像模态及几乎所有解剖目标和病灶,该数据集为深度学习模型的训练和评估提供了前所未有的支持。 图2. IMed-361M数据集基本信息 2. 全面的 IMIS 基线模型 IMIS-Net基...
近日,谷歌发布 Open Images V5 版本数据集(该版本在标注集上添加了分割掩码),并宣布启动第二届 Open Images Challenge 挑战赛,挑战赛基于 Open Images V5 数据集增加了新的实例分割赛道。 Open Images V5 Open Images V5 包含 280 万个物体实例的分割掩码,覆盖 350 个类别。与仅标注物体所在区域的边界框不同,...
每个掩码标注过程的耗时仅相当于标注边界框的 2 倍,后者在使用最快的注释界面时也需要约 7 秒。与之前的大规模分割数据收集工作相比,SAM 模型比 COCO 全手动多边形掩码标注快 6.5 倍,较之前规模最大的模型辅助数据标注工作快 2 倍。 然而,单靠交互式注释掩码并不足以充分扩展至需要的 10 亿掩码数据集。因此,...
2025年2月5日arXiv cs.CV发文量约113余篇,减论Agent通过算法为您推荐。 字节跳动推出了COCONut-PanCap数据集,该数据集基于全景分割掩码提供细粒度区域级描述,显著提升了全景分割和图像描述生成的效果。该数据集…
这次，他们在注释集中加入分割掩码（segmentation masks），样本规模达到280万，横跨350个类别。谷歌说，这些掩码覆盖的对象类别和数量，比其他任何数据集都要多。根据Google AI博客消息，这一版本的数据集被命名为Open Images V5，现在已经对外开放。同时，谷歌也宣布将在ICCV 2019上开启第二届挑战赛Open Images ...
深度学习数据集手动标注掩码 数据集的标注 COCO 2017数据集下载链接: http://images.cocodataset.org/zips/train2017.ziphttp://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip http://images.cocodataset.org/zips/test2017.ziphttp://images.cocodataset.org/annotations/image_info_test2017.zip...
今日,Meta 发布首个可“任意图像分割”的基础模型 Segment-Anything Model(SAM)和最大规模的“任意分割 10 亿掩码数据集「Segment Anything 1-Billion mask dataset (SA-1B)」,将自然语言领域的 prompt 范式引入了 CV 领域,进而为 CV 基础模型提供更广泛的支持与深度研究。
使用固定噪声掩码图片数据集制作 import numpy as np import cv2 import paddle def gen_random_sample(): # 均值是0 方差是1 x = np.random.randn(64 * 64 * 3) # sima_split = np.linspace(0, max(x), 1000) image_src_list = [] for sima in sima_split:...
一个令人振奋的消息！SA-Med2D-20M，一个包含2000万个掩码的大型2D医学图像分割数据集已公开！这个集合由460万张医学图像组成，涵盖了全身10种模态、31个主要器官和219个类别，展现了丰富的多样性。它的目标是推动医学视觉基础模型的提升，激发医疗应用的创新。SA-Med2D-20M是由上海AI Lab和四川大学共同...