Une étude utilisant la SAM pour évaluer les revêtements pulvérisés à froid sur des surfaces rugueuses.
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La science de pointe expliquée simplement
Une étude utilisant la SAM pour évaluer les revêtements pulvérisés à froid sur des surfaces rugueuses.
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Crowd-SAM améliore la détection d'objets dans des environnements chargés avec moins d'images étiquetées.
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CC-SAM améliore la segmentation d'images médicales, augmentant la précision pour un meilleur soin des patients.
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SAM 2 améliore la segmentation d'images médicales pour les ensembles de données 2D et 3D.
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S-SAM simplifie la segmentation d'images médicales avec moins d'expertise et une meilleure efficacité.
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Présentation de SAM-SP, un modèle qui améliore la segmentation d'images avec moins de conseils d'experts.
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Un nouveau système combine YOLO et SAM pour améliorer la détection des gliomes pendant la chirurgie.
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Un nouveau jeu de données améliore l'imagerie sonar pour la reconnaissance d'objets sous-marins.
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Combiner SAM et MLLMs pour une meilleure localisation d'objets dans les images.
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Explorer de nouvelles techniques d'IA pour améliorer l'analyse d'images du cancer de la prostate.
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SAM améliore l'apprentissage en ligne en offrant une aide en temps réel aux étudiants pendant les vidéos.
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VideoLISA utilise le langage pour segmenter et suivre les objets dans les vidéos de manière efficace.
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Une méthode pour améliorer l'annotation des images médicales en utilisant le modèle Segment Anything.
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Trident combine des modèles pour améliorer la segmentation d'images et la reconnaissance des détails.
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Une nouvelle technique améliore l'analyse des bulles pour une meilleure gestion thermique.
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Un aperçu du grave problème de malnutrition qui touche les enfants en Éthiopie.
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SamIC révolutionne la segmentation d'images avec moins de ressources et un apprentissage plus rapide.
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SEG-SAM améliore la segmentation d'images médicales pour un meilleur diagnostic et traitement.
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Une nouvelle méthode améliore la précision de la cartographie de l'utilisation des sols en s'attaquant aux étiquettes brouillées.
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Un modèle astucieux qui améliore l'analyse d'images médicales avec des fonctionnalités de mémoire.
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SAM améliore la précision dans l'identification des lésions, rendant l'imagerie médicale plus efficace.
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