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...
如何实现认知神经科学概念与理论的统一?
更根本的问题在于,这种方法仅仅是将预设的概念套用于大脑活动,而未能真正突破传统的“分割法”,这种做法已有百年之久,难以实现真正的创新。相对之下,一种替代性的“自内而外”方法则会优先考虑生物基础,视大脑为一种模式生成器,它将最初无意义的活动模式映射到环境现象上,通过行动赋予这些模式以“意义”。从这个角...
小滑块上个斜面,难倒多少高中生?现在,AI让它动起来了
4.定义分割后的图像分割完成后,需要标明分割出来的物体在整个系统中的角色,比如下面的这张透镜成像图,就标记了焦点F、透镜、和投影对象。对于电路图,AugmentedPhysics可以通过图像识别,自动识别电阻器和电池等元素。5.生成并运行模拟。图像分割完成并分配角色之后,系统会将分割得到的图像转换成适合物理模拟的...
自动驾驶中用于目标检测和语义分割的Radar-Camera融合综述
为了避免对雷达点进行昂贵和耗时的手动标记,Kaul等人提出了一种弱监督的多类语义分割方法,将分割图像与激光雷达点相结合。由于雷达点云是通过滤波技术(如CFAR)生成的,它们在滤波噪声方面具有优势,但原始数据中的一些潜在信息可能不可避免地丢失。此外,一些小物体或具有弱反射的目标可能不会渲染为点云。目前,雷达...
“个性化”图像生成时代来了,六大顶尖高校联手发布全新Gen4Gen框架
3)高分辨率:确保数据集能够满足生成高质量、多概念个性化图像的最终目标。2.Gen4Gen管道如上图所示,Gen4Gen主要包括三个阶段:1)对象关联(objectassociation)和前景分割;2)LLM引导的对象组合;3)背景重绘和图像重构。3.数据集统计对于MyCanvas数据集,研究人员收集了150个对象(每个对象有一张或多张图...
市政府关于表彰常州市第十三次自然科学优秀科技论文的决定
12、基于非下采样Contourlet变换系数直方图匹配的自适应图像增强周妍、李庆武、霍冠英(河海大学常州校区)13、Vibrationtestmethodsandtheirexperimentalresearchontheperformanceofthelead-acidbattery何宝祥、王华、何谐(常州大学)14、基于能量中心的电力机车接触导线几何参数视觉检测方法...
...如何用低成本做出类Sora?成功复现有四个要素,时空分割是关键一步
在他看来,考虑到成本压力,视频生成模型将分为大规模图像预训练、大规模视频预训练、高质量视频数据微调三个阶段。在模型设计上,时空分割处理将是显著降低视频生成模型计算成本和内存压力的关键一步。他还提到,Open-Sora未来的发展方向主要在于完善数据处理流程以及训练视频压缩Encoder。
复旦脑科学研究院新成果:借鉴语义分割,开发空间转录组语义注释...
研究团队借鉴了计算机视觉中的「语义分割」思想,提出了「空间转录组语义注释」概念,并开发了空间转录组语义注释工具Pianno,能够为组织内的空间点自动定义结构或细胞类型,从而结合来自多个维度的信息,加强对复杂生物系统的解释。研究亮点:*Pianno具有独特的自动标记模式,适用于各种空间转录组学技术生成的数据...
只需1080ti,即可在遥感图像中对目标进行像素级定位!代码数据集已...
研究背景和意义指向性遥感图像分割(RRSIS)是一种结合了计算机视觉与自然语言处理两门学科的前沿技术。根据给定的文本描述,RRSIS可以在遥感图像中对目标对象进行像素级定位。然而,RRSIS任务的发展受到现有数据集规模和范围有限的制约。由于遥感图像具有俯瞰拍摄的特殊视角,和自然图片存在巨大的语义差距;且其目标物体...
告别逐一标注,一个提示实现批量图片分割,高效又准确
来有针对性地完成与任务相关的目标的分割。在这种情况下,目标是根据任务描述准确地分割图像中伪装的动物。模型需要理解并利用提供的任务描述来执行分割,而不依赖于手动提供每个图像的特定提示。这种方法的优势在于,通过提供通用任务描述,可以批量地处理所有相关任务的无标注图片,而无需为每个图片手动提供具体的提示。这...