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Uno studio che utilizza la SAM per valutare i rivestimenti spruzzati a freddo su superfici ruvide.

Crowd-SAM migliora il rilevamento degli oggetti in ambienti affollati con meno immagini etichettate.

CC-SAM migliora la segmentazione delle immagini mediche, aumentando la precisione per una migliore assistenza ai pazienti.

SAM 2 migliora la segmentazione delle immagini mediche per dataset 2D e 3D.

S-SAM semplifica la segmentazione delle immagini mediche con meno input esperti e una maggiore efficienza.

Presentiamo SAM-SP, un modello che migliora la segmentazione delle immagini con meno guida da parte degli esperti.

Un nuovo sistema combina YOLO e SAM per una migliore rilevazione dei gliomi durante la chirurgia.

Un nuovo dataset migliora l'imaging sonar per il riconoscimento di oggetti sottomarini.

Combinare SAM e MLLMs per una migliore localizzazione degli oggetti nelle immagini.

Esplorando nuove tecniche di intelligenza artificiale per migliorare l'analisi delle immagini del cancro alla prostata.

SAM migliora l'apprendimento online offrendo assistenza in tempo reale agli studenti durante le video lezioni.

VideoLISA usa il linguaggio per segmentare e tenere traccia degli oggetti nei video in modo efficace.

Un metodo per migliorare l'annotazione delle immagini mediche usando il Segment Anything Model.

Trident combina modelli per migliorare la segmentazione delle immagini e il riconoscimento dei dettagli.

Una nuova tecnica migliora l'analisi delle bolle per una gestione termica più efficace.

Uno sguardo al grave problema di malnutrizione che colpisce i bambini in Etiopia.

SamIC rivoluziona la segmentazione delle immagini con meno risorse e un apprendimento più veloce.

SEG-SAM migliora la segmentazione delle immagini mediche per una diagnosi e un trattamento migliori.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nella mappatura dell'uso del suolo affrontando le etichette rumorose.

Un modello furbo che migliora l'analisi delle immagini mediche con funzionalità di memoria.

SAM aumenta la precisione nell'identificazione delle lesioni, migliorando l'efficienza della diagnostica per immagini.