此外,H-SAM 中包含的分层像素解码器增强了其捕捉细粒度和局部细节的能力。 这种方法使 SAM 能够有效地整合学习到的医学先验知识,从而有助于增强对有限样本的医学图像分割的适应能力。 实验结果 与仅使用 10% 的 2D 切片进行多器官分割的现有无提示 SAM 变体相比,我们的 H-SAM 的平均 Dice 提高了 4.78%。 值得...
Hazim Kemal Ekenel Istanbul Technical University, Turkey He Huang University of Illinois at Chicago He Sun California Institute of Technology He Zhang Adobe He Zhao Vision Lab - York University, Canada Hebatallah A. Mohamed Hassan Ca' Foscari University of Venice Hector Basevi University of Birmingh...
尺寸和方向，通过相机内参矩阵作投影变换，很容易便能得到图像上相应物体的投影 2D 边界框（w2d和h2d）...
多模态分类器生成模块旨在通过自适应地融合视觉示例和文本描述来生成多模态分类器。对于感兴趣的新类别 $C_i$ ,将其视觉示例、目标图像和文本标记分别表示为 $E_i\in \mathbb{R}^{M\times H \times W \times 3}$ 、 $V_i\in \mathbb{R}^{N\times H \times W \times 3}$ 和 $t_i\in ...
图像语言特征提取,使用OpenCLIP ViT-B/16模型;SAM使用ViT-H模型来分割二维mask;每个场景先使用3DGS来训练一个RGB,训练3万次迭代,每个场景都包含大约250万个点;然后固定三维高斯的所有其他参数,如均值和不透明度来训练我们的三维language gaussian。在这个阶段,只有语言特征是可学习的。语言特性训练3万次迭代,Auto...
此外,一些工作在VLM或SAM的预训练视觉主干顶部添加了新的检测头,无论是保持主干冻结还是可微调。最近,为开放词汇检测预训练视觉-语言模型是一个新方向。GLIP和DetCLIP在检测、定位和字幕数据的组合上进行训练,以学习单词-区域对齐。RO-ViT提出了预训练区域感知位置嵌入,以增强VLM在密集预测任务中的能力。
Jaeheung Surh, Hae-Gon Jeon, Yunwon Park, Sunghoon Im, Hyowon Ha, In So Kweon Group-Wise Point-Set Registration Based on Rényi's Second Order Entropy Luis G. Sanchez Giraldo, Erion Hasanbelliu, Murali Rao, Jose C. Principe Oral 2-1C ...
SAMReg 基于多类分割的通用图像配准解决方案 ! 模型数据算法性能解决方案 定分和配准都是医学影像分析中的基本任务,广泛应用于临床实践。传统上,定分任务需要一个输入图像,并寻找一个或多个感兴趣区域(ROIs)。定分通常用二进制 Mask 或ROI边界表示,而配准任务需要两张图像作为输入,输出一个空间上对齐的结果。这种...
Choy, Philip H. S. Torr, Manmohan Chandraker Interpretable Structure-Evolving LSTM Xiaodan Liang, Liang Lin, Xiaohui Shen, Jiashi Feng, Shuicheng Yan, Eric P. Xing ShapeOdds: Variational Bayesian Learning of Generative Shape Models Shireen Elhabian, Ross Whitaker Fast Video Classification via ...
Nov 10, 2022: 🚀 InternImage-H achieves a new record65.4 mAPon COCO detection test-dev and62.9 mIoUon ADE20K, outperforming previous models by a large margin. Models for other downstream tasks SupportCVPR 2023 Workshop on End-to-End Autonomous Driving, seehere ...