近日，一款名为Instance Segmentation for Novel Objects的GitHub开源项目备受关注。该项目旨在评估深度学习模型在实例分割方面对新物体的泛化能力。通过该项目，用户可以训练自己的实例分割模型，并对模型进行评估...

Segment Anything是一款出色的模型，但运行速度较慢。Efficient Segment Anything是一款新模型，使用多种优化技术，运行速度显著提高。

Roboflow是一个计算机视觉工具包，通过可组合的代码片段使应用程序开发更加容易。现在，随着GPT-4 Vision进入OpenAI API，Roboflow团队已经制作了一些演示，展示如何与segment anything和DINO一起使用它。

Hugging Face Space最近发布了两项重要技术：Segment Anything和MetaCLIP，这两项技术结合了最强大的语言模型和计算机视觉技术，能够基于文本输入进行开放式分词。开放式分词是计算机视觉领域中一个新颖且令人兴奋的...

最新研究引入了一种名为MPVSS的视频内容分割方法，这种方法通过关注关键帧，然后基于这些关键帧预测其他帧的掩码，从而减少计算负载。在这种方法中，首先选定一些关键帧，然后在这些帧上进行语义分割。接下来，通过...

SAM-Med3D是Segment Anything Model（SAM）的升级版，专门针对3D医学影像进行了优化。虽然原始的SAM在处理3D医学影像时存在困难，但是经过对超过131K个3D掩模的广泛数据集进行训练的SAM-Med3D在捕捉3D空间细节方面使...

多模态语言模型（multimodal language models）的发展正日益成熟。最近，一种名为State of Mark prompting的方法在GitHub Repo上引起了广泛关注。该方法首先使用Segment Anything算法对图像进行处理，对检测到的类别...

随着人工智能制造的假内容的增多，我们急需一种能够精确识别被修改视频部分的方法，而新工具“UMMAFormer”就能更有效地识别这些视频中的假内容。相比以往的方法，“UMMAFormer”在识别视频伪造部分上表现出了更高的效率...