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Une étude sur l'amélioration de l'évaluation des plantes grâce à la technologie et à l'apprentissage automatique.

ProtoSAM offre une segmentation efficace avec peu de données, montrant du potentiel en imagerie médicale.

Crowd-SAM améliore la détection d'objets dans des environnements chargés avec moins d'images étiquetées.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'image en utilisant SAM et des prompts composables.

Un nouveau cadre améliore la classification WSI en intégrant le contexte spatial.

CC-SAM améliore la segmentation d'images médicales, augmentant la précision pour un meilleur soin des patients.

SAM 2 améliore la segmentation d'images médicales pour les ensembles de données 2D et 3D.

De nouvelles techniques améliorent la visibilité des instruments chirurgicaux pendant les procédures laparoscopiques.

SAM2 améliore la segmentation IRM avec un minimum d'entrée utilisateur pour un meilleur diagnostic.

S-SAM simplifie la segmentation d'images médicales avec moins d'expertise et une meilleure efficacité.

Présentation de SAM-SP, un modèle qui améliore la segmentation d'images avec moins de conseils d'experts.

Une nouvelle approche améliore l'identification des animaux en utilisant à la fois leur apparence et leur environnement.

Un nouveau jeu de données améliore l'imagerie sonar pour la reconnaissance d'objets sous-marins.

Combiner SAM et MLLMs pour une meilleure localisation d'objets dans les images.

Cette étude adapte des modèles existants pour améliorer la détection d'objets infrarouges.

Les outils d'IA montrent un bon potentiel pour améliorer la précision du diagnostic des maladies de la peau.

Une nouvelle méthode améliore la précision de détection des polypes pendant les coloscopies.

VideoLISA utilise le langage pour segmenter et suivre les objets dans les vidéos de manière efficace.

Une méthode pour améliorer l'annotation des images médicales en utilisant le modèle Segment Anything.

Cet article compare les modèles U-Net et basés sur les transformateurs pour la segmentation d'images en microscopie.

Cette étude évalue les stratégies d'incitation pour la segmentation osseuse en utilisant des modèles SAM.

Une nouvelle technique améliore l'analyse des bulles pour une meilleure gestion thermique.

Une nouvelle technologie simplifie la détection des pommes dans les vergers, ce qui permet de gagner du temps et des efforts.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la segmentation en imagerie médicale en utilisant moins d'images étiquetées.

De nouvelles méthodes améliorent la détection des défauts dans les produits industriels en utilisant des modèles avancés.

Un outil intelligent qui transforme la façon dont on mesure différents objets sans effort.

HOLa simplifie l'étiquetage des objets en chirurgie, améliorant l'efficacité et la précision.

Un nouveau modèle qui améliore la précision de segmentation dans les images médicales 3D.

Découvrez comment les voitures répondent aux questions en utilisant des images et du langage.

SamIC révolutionne la segmentation d'images avec moins de ressources et un apprentissage plus rapide.

Utiliser SAM pour mieux détecter les défauts dans les composants imprimés en 3D.

SEG-SAM améliore la segmentation d'images médicales pour un meilleur diagnostic et traitement.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la cartographie de l'utilisation des sols en s'attaquant aux étiquettes brouillées.

Un modèle astucieux qui améliore l'analyse d'images médicales avec des fonctionnalités de mémoire.