Eine Studie zur Bewertung von kaltgespritzten Beschichtungen auf rauen Oberflächen unter Verwendung von SAM.
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Hochmoderne Wissenschaft einfach erklärt
Eine Studie zur Bewertung von kaltgespritzten Beschichtungen auf rauen Oberflächen unter Verwendung von SAM.
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Crowd-SAM verbessert die Objekterkennung in belebten Umgebungen mit weniger gekennzeichneten Bildern.
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CC-SAM verbessert die medizinische Bildsegmentierung und steigert die Genauigkeit für eine bessere Patientenversorgung.
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SAM 2 verbessert die medizinische Bildsegmentierung für 2D- und 3D-Datensätze.
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S-SAM vereinfacht die medizinische Bildsegmentierung mit weniger Experteninput und besserer Effizienz.
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Hier ist SAM-SP, ein Modell, das die Bildsegmentierung mit weniger Expertenhilfe verbessert.
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Ein neues System kombiniert YOLO und SAM für eine bessere Gliom-Erkennung bei Operationen.
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Ein neuer Datensatz verbessert die Sonarbilderkennung für die Erkennung von Unterwasserobjekten.
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SAM und MLLMs kombinieren, um die Objekterkennung in Bildern zu verbessern.
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Neue KI-Techniken zur verbesserten Analyse von Prostatakrebsbildern erforschen.
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SAM verbessert das Online-Lernen, indem es den Schülern während Video-Vorlesungen in Echtzeit hilft.
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VideoLISA nutzt Sprache, um Objekte in Videos effektiv zu segmentieren und zu verfolgen.
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Eine Methode zur Verbesserung der medizinischen Bildannotation mit dem Segment Anything Model.
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Trident kombiniert Modelle, um die Bildsegmentierung und Detailerkennung zu verbessern.
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Eine neue Technik verbessert die Blasenanalyse für ein besseres Wärmemanagement.
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Ein Blick auf das schwere Unterernährungsproblem, das Kinder in Äthiopien betrifft.
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SamIC revolutioniert die Bildsegmentierung mit weniger Ressourcen und schnellerem Lernen.
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SEG-SAM verbessert die medizinische Bildsegmentierung für eine bessere Diagnose und Behandlung.
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Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Landnutzungskartierung, indem sie mit fehlerhaften Labels umgeht.
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Ein smartes Modell, das die Analyse medizinischer Bilder mit Gedächtnisfunktionen verbessert.
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SAM verbessert die Genauigkeit bei der Identifizierung von Läsionen und steigert die Effizienz der medizinischen Bildgebung.
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