入选ECCV 2024!覆盖5.4w+图像,MIT提出医学图像分割通用模型...
提出了一种用于交互式生物医学图像分割的通用模型ScribblePrompt,这是一种基于神经网络的分割工具,支持注释人员使用涂鸦、点击和边界框等不同的注释方式,灵活地进行生物医学图像的分割任务,甚至
...数据流架构,实现2.8倍以上吞吐提升,解决视觉Transformer加速难题
一方面,作为通用型主干网络,视觉Transformer模型能够支持包括目标检测、图像分割、姿势识别、视频理解在内的多种下游任务。另一方面,由于数据隐私、网络连接等因素限制,AI模型端侧部署面临着广泛的需求,比如用于车载助手和自动驾驶场景等。随着汽车产业的转型和升级、以及自动驾驶技术的逐步发展,无不预示着真正的无人...
北大团队打造数据流架构,解决视觉Transformer加速难题
一方面,作为通用型主干网络,视觉Transformer模型能够支持包括目标检测、图像分割、姿势识别、视频理解在内的多种下游任务。另一方面,由于数据隐私、网络连接等因素限制,AI模型端侧部署面临着广泛的需求,比如用于车载助手和自动驾驶场景等。随着汽车产业的转型和升级、以及自动驾驶技术的逐步发展,无不预示着真正的无人...
CAS-ViT:用于高效移动应用的卷积加法自注意力视觉Transformer
CAS-ViT的核心创新在于提出了一种新颖的加法相似度函数,称为卷积加法token混合器(CATM)。与传统ViT中的多头自注意力机制相比,CATM大大降低了计算复杂度。让我们来看看CATM与之前工作的对比:传统ViT中的多头自注意力(图a):计算复杂度为O(N^2),其中N是序列长度。这在处理高分辨率图像时计算开销很大。Mobile...
千万IP创科普丨《基础模型时代的图像分割》研究综述
这一思想也被应用于医学图像分割等专业领域[197]。与直接生成合成掩码不同,一些研究[198]–[200]利用T2I-DMs在少量标注图像的基础上进行数据增强。4.1.3基于DINO的解决方案通过直接分组进行无监督分割。鉴于DINO中分割特性的涌现,许多方法通过例如k-means[151]或基于空间局部亲和力的图分割[148],[201],[...
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
揭示验证短板:深入探讨了当前医学图像分割研究中存在的验证不足问题,特别是在新方法与旧基准的比较中缺乏严格的科学验证和不公平的比较基准(www.e993.com)2024年10月20日。系统性的基准测试:通过广泛的实验,作者系统地评估了现有的多种分割方法(包括基于CNN、基于Transformer和Mamba的方法),强调了合适的配置和现代硬件资源的重要性,以及在严格控制条...
上海AI实验室开源医疗大模型群“浦医2.0”
与今年6月发布的浦医首批基础模型群相比,升级的2.0版本新增多领域模型、语言参数增量;新增5个开源数据集,包括目前规模最大的医学图像分割数据集SA-Med2D-20M、上海AI实验室联合团队开源的病理数据集SNOW等;新增了评测模块,引入用于跨数据集评估腹部多器官分割的基准A-Eval,支持少样本下的模型性能评测。开源地址:...
自动驾驶量产阶段的BEV自动标注系统超实用指南
4)为了恢复无特征图像区域中的遗漏点云,在“super-pixelseg.”模块中进行图像分割,并将带有重建特征点云的超像素反投影到3D空间(采用深度插值),形成密度更高的点云;然后将3D物体拟合到“Obj.Recog”模块进行分类(根据从超像素中提取的RGB特征,构建物体分类器,如基于SVM或MLP的分类器);...
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
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...
...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...