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如果你认为 AI 领域已经通过 ChatGPT、GPT4 和 Stable Diffusion 快速发展，那么请系好安全带，为 AI 的下一个突破性创新做好准备。 推荐：用 NSDT场景设计器 快速搭建3D场景。 Meta 的 FAIR 实验室刚刚发布了 Segment Anything Model (SAM)，这是一种最先进的图像分割模型，旨在改变计算机视
Segment Anything SAM 我们介绍了分割一切(SA)项目:一个新的图像分割任务，模型和数据集。在数据收集循环中使用我们的高效模型，我们建立了迄今为止(到目前为止)最大的分割数据集，在1100万张许可和尊重隐私的图像上拥有超过10亿个掩模。 该模型被设计和训练为提示 ，因此它
相信很多朋友都对Facebook开源的Segement Anything(SAM)算法有很深的印象，当前SAM已经被开发出众多的热门应用，至今为止，可能已经有很多朋友用它来提升自己的工作与生产效率。 虽然SAM算法效果很好，但是当碰到复杂的图像分割任务时，SAM输出的效果并不能满足我们的需求。
![[医学分割大模型系列] (3) SAM-Med3D 分割大模型详解](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/04/857154-1.png)
论文地址：SAM-Med3D 开源地址：https://github.com/uni-medical/SAM-Med3D 发表日期：2023年10月 参考资料： 王皓宇（上海交通大学）SAM-Med3D基于SAM构建3D医学影像通用分割模型 SAM-Med3D：三维医学图像上的通用分割模型，医疗版三维 SAM 开源了！ SAM-Med3D (SJTU 2024) 通用分割能力：在各种3D目
不得不说，最近的AI技术圈很火热，前面的风头大都是chatGPT的，自从前提Meta发布了可以分割一切的CV大模型之后，CV圈也热起来了，昨天只是初步了解了一下SAM，然后写了一篇基础介绍说明的博客，早上一大早起来已经有2k左右的阅读量了。 我果断跑去官方项目地址看下：
我上篇博文分享了Segment Anything（SAM）模型的基本操作，这篇给大家分享下官方的整张图片的语义分割代码（全局），同时我还修改了一部分支持掩膜和叠加影像的保存。 1.1 概况 Meta AI 公司的 Segment Anything 模型是一项革命性的技术，该模型能够根据文本指令或图像
How Segment Anything Model (SAM) Boost Medical Image Segmentation? 论文：[2305.03678] How Segment Anything Model (SAM) Boost Medical Image Segmentation? (arxiv.org) 仓库：https://github.com/yichizhang98/sam4mis 摘要： 在这项工作中，我们总结了近期工作中以扩展 SAM 医疗图像分割的任务，包括经验基准和方法的调整，并
SAM(Segment Anything Model）是由 Meta 的研究人员团队创建和训练的深度学习模型。该创新成果发表在 2023 年 4 月 5 日发表的一篇研究论文中，它立即引起了公众的广泛兴趣——相关的 Twitter 帖子迄今为止已累积超过 350 万次浏览： 计算机视觉专业人士现在将注意力转向 SAM——但为
关注公众号，发现CV技术之美 上周，Meta AI发布了 Segment Anything Model（SAM）—— 第一个图像分割基础模型。很多计算机视觉从业者惊呼“这下CV真的不存在了，快跑！”。但是SAM 模型真的是强悍到可以“分割一切”了吗？它在哪些场景或任务中还不能较好地驾驭呢？ 研究社区
论文：Segment Anything Github：https://github.com/facebookresearch/segment-anything 论文从zero-shot主干网络的基础出发，提出了SAM（Segment Anything Model）模型。该模型有别于传统的分割模型。传统分割模型只能输入原图输出固定的分割结果，SAM在设计上可以同时输入原图和特定提示（点、框、
