Meta AI 推出新一代SAM 2 可实时在图像或视频中识别出特定对象并...
SAM2是一个统一的模型,既可以处理图像分割任务,也可以处理视频分割任务。这意味着它能够在不同类型的视觉数据中实现对象分割,而无需为每种类型单独训练模型。MetaAI推出新一代SAM2可实时在图像或视频中识别出特定对象并进行跟踪实时对象分割SAM2具有实时处理能力,能够快速处理视频帧和图像,实时分割出目标...
MICCAI 2024 | 开创性Point-Image Diffusion助力医学图像公平分割
该方案率先提出“先生成标签,再由标签生成图像”的两段式图像生成范式。point2mask和mask2image的两阶段合成框架既能得到配对标签,又能改善对生成图像分割边界控制。实验结果表明,合成数据质量优于现有方法。面对医学眼底图像分割中针对少数群体的偏见问题,团队通过合成数据与真实数据相结合的方案,提升了医学图像分割模...
开源3D医学大模型SAT,性能超越72个nnU-Nets,上交大团队发布
同时,构建了当前最大规模的3D医学图像分割数据集,名为SAT-DS,汇集了72个公开数据集,来自CT、MR和PET三种模态的22K+图像,302K+分割标注,涵盖了人体8个主要部位中的497个分割目标。3.基于SAT-DS,该研究训练了两款不同大小的模型:SAT-Pro(447M参数)和SAT-Nano(110M参数),并设计实验从多个角度验证了SAT的价...
深圳大学香港理工发布MemSAM:「分割一切」模型用于医学视频分割
最后通过Softmax函数和图像向量的点积得到将要被更新至记忆库的输出特征。研究结果:MemSAM在有限注释下实现了最佳性能为了验证MemSAM的性能,研究人员广泛选择了不同类型的对比方法,包括传统图像分割模型和医学基础模型。三个传统的图像分割模型分别是基于CNN的UNet、基于Transformer的SwinUNet和CNN-...
...深圳大学联手香港理工发布MemSAM:将 「分割一切」模型用于医学...
为了验证MemSAM的性能,研究人员广泛选择了不同类型的对比方法,包括传统图像分割模型和医学基础模型。三个传统的图像分割模型分别是基于CNN的UNet、基于Transformer的SwinUNet和CNN-Transformer混合的H2Former。适用于医学领域的SAM模型包括MedSAM、MSA、SAMed、SonoSAM和SAMUS。其中,SonoSAM和SAM...
价值999!Apache CoC 大会门票免费送;ToT 大模型时间推理基准数据...
该数据集是当前规模最大的3D医学图像分割数据集(www.e993.com)2024年7月31日。它汇集了72个公开数据集,来自CT、MR和PET三种模态的22K+图像,302K+分割标注,涵盖了人体8个主要部位中的497个分割目标,实现了通过文本提示的放射学影像通用医疗分割模型。8.GAIA通用人工智能助手的基准数据集...
医学通用分割模型来了!一口气分割200多个解剖类别,发布即开源
SegVol对hard类的平均Dicescore比排名第二的nnU-net高14.76%。原因是SegVol可以通过spatialprompt和semanticprompt获得先验信息,从而增强对hard样本的理解,显著改善了分割结果。病灶分割能力此外,研究人员使用nnU-net作为基线模型,该模型在传统的医学体素图像分割模型中表现出最强的分割能力。
腾讯公司取得图像分割技术专利,提升图像分割的通用性和适用性
图像特征信息,图像特征信息包括N个图像矩阵以及热图,热图为根据多个极值点生成的;通过图像分割模型获取图像特征信息所对应的图像分割区域,图像分割模型包括N个矩阵输入通道以及一个热图输入通道,N个矩阵输入通道与N个图像矩阵具有一一对应的关系,一个热图输入通道与热图具有对应关系;根据图像分割区域生成待分割图像的图像...
中德医学人工智能大会圆满闭幕
基于面部对齐和临床可解释模型的面神经麻痹人工智能测量首都医科北京天坛医院李德岭教授标注高效医学图像分割杜伊斯堡-埃森大学MerlinEngelke教授智能超声:从临床研究到多场景转化复旦大学附属中山医院徐辉雄教授人工智能在视网膜脉络膜疾病中的研究进展及应用前景...
CV最新论文|2月27日 arXiv更新论文合集
在这项工作中,我们介绍了GROUNDHOG,这是一个通过将大型语言模型用于整体分割而开发的mlm。GROUNDHOG集成了一个屏蔽特征提取器,并将提取的特征转换为MLLM主干的可视化实体令牌,然后通过检索和合并实体掩码将可接地短语连接到统一的接地掩码。为了训练土拨鼠,我们通过收集具有丰富注释的分段接地数据集,精心设计了M3G2,...