可以使用我们训练好的模型，对苹果图片进行图像分割，训练好的模型的权重文件中有两个模型文件，第一个是最好的模型，第二个是最后一次训练的模型，一般使用第一个模型。

【新智元导读】Meta最近开源了多个AI项目，包括图像分割模型SAM 2.1、多模态语言模型Spirit LM、自学评估器和改进的跨语言句子编码器Mexma等，...

作者胡健，是伦敦大学玛丽女王学院的博士生，导师是龚少刚教授，这篇文章是在龚少刚教授和严骏驰教授的指导下完成的。

在计算机视觉领域，K-means 聚类可以用于图像分割。图像分割的目标是将图像划分为若干个区域，使得同一区域的像素具有相似的颜色或特征。通过将图像像素视为数据点...

超声成像广泛应用于各种疾病的诊断，由于其低成本、简单操作和非侵入性，因此在医学超声图像的病变分割中，基于深度学习的分割方法得到了应用。然而，由于超声图像中存在不...

图像分割研究像素分组问题，对像素进行分组的不同语义产生了不同类型的分割任务，例如全景分割、实例分割或语义分割。虽然这些任务中只有语义不同，但目前的研究侧重于为每...

医学图像分割在现代医学领域占有重要地位，在疾病诊断、手术计划和治疗监测等方面发挥基础作用 [1]。该任务的主要目标是准确地分离和 Token 医学图像中呈现的特...

医学图像分割有助于准确地定位解剖结构特征，从而及时发现异常并实现患者治疗。最近对开发高级深度学习和计算机视觉方法的研究为解决疾病器官定位的挑战提供了一个途径。可...

  图像分割研究像素分组问题，对像素进行分组的不同语义产生了不同类型的分割任务，例如全景分割、实例分割或语义分割。虽然这些任务中只有语义不同，但目前的研究侧重于...

放射科报告生成在医学影像学中至关重要，为诊断和治疗患者状况提供了关键信息。传统上，这些报告是由医生手动标注的，这既费时又费力。这一挑战进一步加剧，因为医学影像数...

图像分割在医学影像分析中至关重要，通常作为检查解剖结构和手术计划的前期步骤 [2]。近年来，卷积神经网络（CNN） [25] 以及特别是 U-shaped 全卷...

前言：在医学领域，图像分割是一项至关重要的任务。它不仅能够帮助医生更准确地诊断疾病，还能在手术规划、治疗评估以及医学研究等多个方面发挥巨大作用。随着人工智能和深...

在医学图像分析的最新进展中，卷积神经网络（CNN）和视觉变换器（ViT）树立了重要的基准。前者通过其卷积操作擅长捕捉局部特征，后者通过自注意力机制实现了显著的全...

医学图像分割，旨在准确界定解剖结构或异常，在疾病诊断和治疗计划中至关重要。与传统方法（如依赖于手工或半自动方法）相比，计算机辅助技术可以更高效。随着深度学习的发...

与SAM相比，SAM2专注于可提示图像分割，同时引入了可提示视频分割的额外能力。SAM2中的图像分割责任组件与SAM相同：图像编码器、提示编码器和 Mask 解...

医学图像分割（MIS）的目标是2D或3D医学图像中组织和病变的边界和定位。这一过程对于发展自动化疾病识别、分期和治疗，以及开发医学机器人至关重要。近年来，最先进...