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在图像分割的准确性上超过了之前的版本,并且在视频分割性能上也优于现有的模型。这使得它能够在各种复杂的视觉场景中保持高精度的分割结果。实时推理速度SAM2的推理速度大约为每秒44帧,确保了在实际应用中能够实时处理视频数据。这对于需要快速反馈的应用场景,如视频编辑和实时监控,尤为重要。减少交互时间...
AI开始分割一切!Meta开源SAM 2,任意视频、图像都可以任意分割了
据介绍,SAM2可以分割任何视频或图像中的任何物体,即使从未见过,因而可以用于现实生活中的任意场景。相比于上一代模型,SAM2的图像分割更准确,且速度快了6倍。值得一提的是,SAM2的输出结果可与生成式视频模型结合使用,从而创建出新的视频效果,进而催生出新的创意应用。同时,SAM2还能帮助加快视觉数...
刚刚,Meta开源「分割一切」2.0模型,视频也能分割了
Meta多次强调了最新模型SAM2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。SAM2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式...
CNN依旧能战:nnU-Net团队新研究揭示医学图像分割的验证误区
在这个主文件夹中,需要创建一个名为imagesTr的训练图像文件夹和一个名为labelsTr的包含训练标签(分割)的文件夹。另外还可以添加一个包含测试图像的测试文件夹,它应该被称为imagesTs。不需要为测试映像添加标签。图片的命名格式如下:{CASE_IDENTIFIER}_{XXXX}.{FILE_ENDING}CASE_IDENTIFIER数据集的唯一名称,它应...
...NASDAQ:WIMI)研究基于融合图卷积网络的图像融合点云语义分割
语义分割是一种将图像中的不同部分分割成不同语义的技术,它可以帮助人们更好地理解图像内容,并对图像进行分析和理解,其可以应用于许多领域,例如计算机视觉、自动驾驶和机器人技术等。在当今的计算机视觉领域,将图像和点云等多模态数据融合并用于语义分割是一个重要的研究方向。
旋转多尺度交互网络RMSIN,只需1080ti完美解决遥感图像指向性分割
我们构建了新的指向性遥感图像分割benchmark数据集RRSIS-D(www.e993.com)2024年7月31日。其利用SAM强大的分割功能,再进行手动校准,具有空间分辨率和物体方向的巨大变化。新数据集为传统RIS方法向遥感领域迁移应用奠定基础。我们提出了旋转多尺度交互网络(RMSIN),以应对遥感图像中普遍存在的多空间尺度和方向所带来的挑战。
虹软科技获22家机构调研:公司智能超域融合产品使用了虹软图像语义...
答:公司智能超域融合产品使用了虹软图像语义分割引擎,目前正持续量产出货。问:公司回购的股权已经完成了很久,请问对于这部分股权有何打算?是注销还是做员工激励?答:根据《上市公司股份回购规则》《上海证券交易所上市公司自律监管指引第7号--回购股份》等有关法律法规规定,公司回购专用证券账户中的股份应当在三年内按...
微美全息(NASDAQ:WIMI)将迁移学习引入到语义分割模型,实现高质量...
这使得迁移学习成为了在实际应用中非常有价值的机器学习方法。在语义分割任务中,可以使用一个在大规模图像分类任务上预训练的卷积神经网络模型作为源领域的模型。然后,可以将这个预训练的模型用作语义分割任务的起点,通过微调模型的参数来适应语义分割任务。这样做的好处是,预训练的模型已经学到了图像的一些通用特征和...
...WIMI)研究基于融合图卷积网络的图像融合点云语义分-太平洋电脑网
语义分割是一种将图像中的不同部分分割成不同语义的技术,它可以帮助人们更好地理解图像内容,并对图像进行分析和理解,其可以应用于许多领域,例如计算机视觉、自动驾驶和机器人技术等。在当今的计算机视觉领域,将图像和点云等多模态数据融合并用于语义分割是一个重要的研究方向。
人工智能行业专题:SAM带领CV领域技术突破,赋能多场景AI应用
(3)能直接输入参考图像并指出参考区域,对其他图像进行分割,找出与参考区域一致的物体。该性能具有分类识别特质;(4)视频中的零样本分割功能。使用第一帧以及用户输入的涂鸦等,在模糊或者剧烈变形的视频中也可以准确分割参考对象。该功能可在道路场景、运动场景等应用中体现。