千万IP创科普丨《基础模型时代的图像分割》研究综述

本综述旨在填补这一空白,通过对以基础模型驱动的图像分割的前沿研究进行深入回顾,我们探讨了两大基本研究方向——通用图像分割(即语义分割、实例分割、全景分割)和可提示的图像分割(即交互式分割、参考分割、少样本分割)——并详细描述了它们各自的任务设置、背景概念和主要挑战。此外,我们还深入分析了从CLIP、StableDi...

自动驾驶中用于目标检测和语义分割的Radar-Camera融合综述

此外,一些研究人员将雷达点云投影到图像平面上,以形成雷达伪图像。例如,在RVNet和SO-Net中,根据雷达数据生成名为“稀疏雷达图像”的伪图像,其中包含有关深度、横向速度和纵向速度的信息。此外,Dong等人将雷达点云和2D边界框投影到图像平面上,从相机RGB图像中形成新的伪图像,将雷达数据投影到图像平面上有助于提供p...

中国科技期刊卓越行动计划推介:《计算机学报》2024年第10期

基于视觉提示学习的天气退化图像恢复文渊博高涛安毅生李子琦陈婷2024,47(10):2401-2416小样本语义分割研究现状与分析陈善娟于云龙李英明2024,47(10):2417-2451MDCPD:基于矩阵序列距离度量的数字生态变点检测朱业琪刘明义苏统华王忠杰2024,47(10):2452-2465零知识证明递归与复合技术研究综述张...

Sora:大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述 【官方论文】

进一步在详细描述图像的主要对象、周围环境、背景、文本、风格和颜色方面进行微调后,图像标题生成器能够为图像生成详细的描述性标题。文本到图像模型的训练数据集是由图像标题生成器生成的重新标注数据集和真实人类编写的数据混合而成,以确保模型能够捕捉用户输入。这种图像标题改进方法引入了一个潜在问题:实际用户提示与训练...

建议收藏!100篇必读论文|大模型月报(2024.04)

当前文本到图像(T2I)模型的主要缺陷之一是无法始终如一地生成忠实于文本提示中指定的空间关系的图像。来自亚利桑那州立大学、IntelLabs的研究团队及其合作者,对这一局限性进行了全面的研究,同时还开发了能达到SOTA的数据集和方法。研究团队发现当前的视觉语言数据集不能很好地表现空间关系;为了缓解这一瓶颈,他...

【农业科普】多所高校携手共进,研究作物信息监测技术

根系图像分割是根系表型分析的重要方法,受限于图像质量、复杂土壤环境、低效传统方法,根系图像分割存在一定挑战(www.e993.com)2024年11月10日。该团队为提高根系图像分割的准确性和鲁棒性,以UNet模型为基础,提出了一种多尺度特征提取根系分割算法,并结合数据增强和迁移学习进一步提高改进UNet模型的泛化性和通用性。

100个深度图像分割算法,纽约大学UCLA等最新综述论文

图像分割(ImageSegmentation)是计算机视觉的经典问题之一,受到了广泛关注,每年在各大会议上都有大量的相关文章发表。在前深度学习时代有大量的方法提出,比如分水岭、GraphCut等。随着深度学习的兴起,大量的算法提出如R-CNN、Mask-RCNN等。最近来自纽约大学、滑铁卢大学、UCLA等学者发布了深度学习图像分割最新综述论文<...

NTU、上海AI Lab整理300+论文:基于Transformer的视觉分割最新综述...

本文还探索了几个相关的领域:1,基于Transformer的点云分割方法。2,视觉与多模态大模型调优。3,域相关的分割模型研究,包括域迁移学习,域泛化学习。4,高效语义分割:无监督与弱监督分割模型。5,类无关的分割与跟踪。6,医学图像分割。图6.相关研究领域的基于Transformer方法总结与对比...

分割一切模型SAM首篇全面综述:28页、200+篇参考文献

SAM源自于2023年Meta的SegmentAnything(SA)项目。该项目发现在NLP和CV领域中出现的基础模型表现出较强的性能,研究人员试图建立一个类似的模型来统一整个图像分割任务。然而,在分割领域的可用数据较为缺乏,这与他们的设计目的不同。因此,如图1所示,研究者将路径分为任务、模型和数据三个步骤。

7 Papers & Radios | 迪士尼百万像素级换脸;语义分割损失函数综述

摘要:图像分割一直是非常活跃的研究领域,因为它具有修复医疗保健漏洞以及帮助大众的潜力。在过去五年里,各种论文提出了不同情况下所使用的不同客观损失函数,例如偏差数据和稀疏分割等。在本文中,来自马萨诸塞大学阿默斯特分校的研究者总结了大多数广泛用于图像分割的已知损失函数,并列出了利用它们实现模型更快更好的收...