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Un estudio que utiliza SAM para evaluar recubrimientos aplicados por spray en frío sobre superficies rugosas.

Crowd-SAM mejora la detección de objetos en entornos concurridos con menos imágenes etiquetadas.

CC-SAM mejora la segmentación de imágenes médicas, aumentando la precisión para un mejor cuidado del paciente.

SAM 2 mejora la segmentación de imágenes médicas para conjuntos de datos 2D y 3D.

S-SAM simplifica la segmentación de imágenes médicas con menos intervención de expertos y mejor eficiencia.

Presentamos SAM-SP, un modelo que mejora la segmentación de imágenes con menos orientación de expertos.

Un nuevo sistema combina YOLO y SAM para mejorar la detección de gliomas en cirugía.

Un nuevo conjunto de datos mejora la imagen de sonar para el reconocimiento de objetos submarinos.

Combinando SAM y MLLMs para una mejor localización de objetos en imágenes.

Explorando nuevas técnicas de IA para mejorar el análisis de imágenes del cáncer de próstata.

SAM mejora el aprendizaje en línea al ofrecer asistencia en tiempo real a los estudiantes durante las clases en video.

VideoLISA usa el lenguaje para segmentar y rastrear objetos en videos de manera efectiva.

Un método para mejorar la anotación de imágenes médicas usando el Modelo Segment Anything.

Trident combina modelos para mejorar la segmentación de imágenes y el reconocimiento de detalles.

Una nueva técnica mejora el análisis de burbujas para una mejor gestión térmica.

Una mirada al grave problema de desnutrición que afecta a los niños en Etiopía.

SamIC revoluciona la segmentación de imágenes con menos recursos y un aprendizaje más rápido.

SEG-SAM mejora la segmentación de imágenes médicas para un mejor diagnóstico y tratamiento.

Un nuevo método mejora la precisión en el mapeo de usos del suelo al abordar las etiquetas ruidosas.

Un modelo inteligente que mejora el análisis de imágenes médicas con características de memoria.

SAM mejora la precisión en la identificación de lesiones, aumentando la eficiencia de la imagen médica.