Neuste Artikel für Segment Anything Modell

Eine Studie zur Verbesserung der Pflanzenbewertung mit Technologie und maschinellem Lernen.

ProtoSAM bietet effektive Segmentierung mit minimalen Daten und zeigt vielversprechende Ergebnisse in der medizinischen Bildgebung.

Crowd-SAM verbessert die Objekterkennung in belebten Umgebungen mit weniger gekennzeichneten Bildern.

Eine neue Methode verbessert die Bildsegmentierung mit SAM und anpassbaren Aufforderungen.

Ein neues Framework verbessert die WSI-Klassifikation, indem es den räumlichen Kontext einbezieht.

CC-SAM verbessert die medizinische Bildsegmentierung und steigert die Genauigkeit für eine bessere Patientenversorgung.

SAM 2 verbessert die medizinische Bildsegmentierung für 2D- und 3D-Datensätze.

Neue Techniken verbessern die Sichtbarkeit von chirurgischen Instrumenten während laparaskopischer Eingriffe.

SAM2 verbessert die MRT-Segmentierung mit minimalem Nutzerinput für bessere Diagnosen.

S-SAM vereinfacht die medizinische Bildsegmentierung mit weniger Experteninput und besserer Effizienz.

Hier ist SAM-SP, ein Modell, das die Bildsegmentierung mit weniger Expertenhilfe verbessert.

Ein neuer Ansatz verbessert die Tieridentifikation, indem sowohl das Aussehen als auch der Hintergrund genutzt werden.

Ein neuer Datensatz verbessert die Sonarbilderkennung für die Erkennung von Unterwasserobjekten.

SAM und MLLMs kombinieren, um die Objekterkennung in Bildern zu verbessern.

Diese Studie passt bestehende Modelle an, um die Infrarot-Objekterkennung zu verbessern.

KI-Tools zeigen Potenzial, die Genauigkeit bei der Diagnose von Hautkrankheiten zu verbessern.

Neue Methode verbessert die Genauigkeit der Polypenerkennung bei Koloskopie-Verfahren.

VideoLISA nutzt Sprache, um Objekte in Videos effektiv zu segmentieren und zu verfolgen.

Eine Methode zur Verbesserung der medizinischen Bildannotation mit dem Segment Anything Model.

Dieser Artikel vergleicht U-Net und transformerbasierte Modelle für die Segmentierung von Mikroskopie-Bildern.

Diese Studie bewertet Aufforderungsstrategien für die Knochensegmentierung mit SAM-Modellen.

Eine neue Technik verbessert die Blasenanalyse für ein besseres Wärmemanagement.

Neue Technologie macht die Apfelernte in Obstplantagen einfacher und spart Zeit und Mühe.

Eine neue Methode verbessert die Segmentierungsgenauigkeit in der medizinischen Bildgebung mit weniger bezeichneten Bildern.

Neue Methoden verbessern die Fehlererkennung in Industrieprodukten mit fortschrittlichen Modellen.

Ein schlaues Tool, das unsere Art und Weise, verschiedene Objekte mühelos zu messen, total verändert.

HOLa optimiert die Objektkennzeichnung in der Chirurgie und steigert so Effizienz und Präzision.

Ein neues Modell, das die Segmentierungsgenauigkeit in 3D-Medizinbildern verbessert.

Entdecke, wie Autos auf Fragen mit Bildern und Sprache reagieren.

SamIC revolutioniert die Bildsegmentierung mit weniger Ressourcen und schnellerem Lernen.

SAM nutzen, um Fehler in 3D-gedruckten Teilen besser zu erkennen.

SEG-SAM verbessert die medizinische Bildsegmentierung für eine bessere Diagnose und Behandlung.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Landnutzungskartierung, indem sie mit fehlerhaften Labels umgeht.

Ein smartes Modell, das die Analyse medizinischer Bilder mit Gedächtnisfunktionen verbessert.