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一站式金融科技服务商天冕科技对外宣布由创新研究中心团队研发的“目标物识别方法、装置、电子设备及可读存储介质”获国家知识产权局颁发发明专利证书。该专利通过引入图像分割技术和深度学习算法,可以有效完成对图片中人体裸露程度的判断,极大地提升了信贷行业的审核效率与准确性。随着技术的不断进步,我们期待看到更多类似的技术应用于金融行业,推动整个行业的数字化转型。
在深度学习技术的推动下,图像分割领域发生了巨大变革VisionTransformers在其中发挥了重要作用。本文介绍了一种基于Transformer的图像分割模型——Mask2Former,该模型在语义、实例和全景分割任务上都能够使用相同的架构,具有通用性。在实际应用中,需要根据具体需求权衡模型性能和资源消耗,选择合适的模型。
研究人员提出了一种新型图像分割方法,称为GeneralizableSAM模型。该模型的设计目标是通过通用任务描述,实现对图像的有针对性分割,摆脱了对样本特定提示的依赖。研究人员希望这种通用任务描述引导的图像分割方法能够推动计算机视觉领域的发展,提高模型在复杂场景下的分割准确性。
字节公司最新推出了一个名为UniRef的图像分割项目,该项目将现有的即参考图像分割、少镜头图像分割、参考视频对象分割和视频对象分割四种分割方式整合到一个架构下进行处理,从能够自动判断应该使用哪种方式来分割内容。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2312.15715.pdf这一项目中的UniFusion模块还可以与SAM模型结合使用,进一步提高图像分割的效率和精确度。它在少样本图像分割�
FoodSAM是一种用于食物图像分割的创新框架,结合了SegmentAnythingModel、语义分割器和物体检测器。它能够生成类别无关的二进制掩码,通过与掩码-类别匹配获取食物类别标签,并为背景掩码提供非食物类别。可提示分割:集成了无缝提示-优先选择机制,实现可提示的分割,提供更灵活的分割结果。
香港科技大学团队开发出一款名为Semantic-SAM的图像分割AI模型,相比Meta的SAM模型,Semantic-SAM具有更强的粒度和语义功能。该模型能够在不同粒度级别上分割和识别物体,并为分割出的实体提供语义标签。Semantic-SAM是一款全面且强大的图像分割AI模型。
比Meta“分割一切”的SAM更全能的图像分割AI,来了!模型名为Semantic-SAM,顾名思义,在完全复现SAM分割效果的基础上,这个AI还具有两大特点:语义感知:模型能够给分割出的实体提供语义标签粒度丰富:模型能够分割从物体到部件的不同粒度级别的实体用作者自己的话说:论文来自香港科技大学、微软研究院、IDEA研究院、香港大学、威斯康星大学麦迪逊分校和清华大学等研究单位。
11月19日据量子位消息,谷歌官方推出使用TensorFlow.js的人体图像分割工具BodyPix 2.0,BodyPix于今年 2 月推出,本次2. 0 版的主要更新有:对多人图像的支持、增加基于ResNet- 50 的模型、新的API、权重量化以及对不同尺寸图像的支持。在项目的GitHub主页上,TensorFlow给出了BodyPix 2. 0 软件的一些基本用法演示,还有网页版Demo供用户体验。
近日,华为云EI(企业智能)医疗影像团队在超声图像分割与测量领域取得技术突破,在Grand-Challenge胎儿超声影像头围测量比赛(HC18)上以1.89mm的平均绝对误差取得第一。什么是Grand-Challenge?Grand-Challenge是一个举办医学影像分析比赛的国际化平台,致力于为前沿医学图像算法研究提供统一的数据和标准进行比较,进而更好的促进技术发展。多年来吸引了数以千计的一流研究团队参加,其比赛数据和结果常作为论文被发表在MICCAI等国际