sam

论文阅读笔记: Segment Anything论文地址: https://arxiv.org/abs/2304.02643 代码地址:https://github.com/facebookresearch/segment-anything 项目地址: https://segment-anything.com/

8.22 万灵药（SAM + Trie + 树剖 + 线段树）http://cplusoj.com/d/senior/p/479?tid=66c55d60c098fe0f6786d470

SAM 2——视频和图像实时实例分割的全新开源模型源码地址：https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2 过去几年，人工智能领域在文本处理的基础人工智能方面取得了显著进步，这些进步改变了从客户服务到法律分析等各个行业。然而，在图像处理方面，我们才刚刚开始。视觉数据的复杂性以及训练模型以准确解释和分析图像的挑战带来了重大障碍。随着研究人员继续探索图像和视频的基础人工智能，人工智能图像处理的未来有望为医疗保健、自动驾驶汽车等领域带来创新。

实现分割自动化！基于SAM的医学图像分割又双叒叕有新突破SAM（Segment Anything Model）是一种先进的图像分割模型，在医学图像分割领域的应用潜力巨大。通过不同的策略和改进，它能够更好地适应医学图像的特点，提高分割的准确性和效率，是论文订刊的新热点之一。

万物分割（Segment Anything Model）C++模型推理部署SAM 是一种先进的人工智能模型，已经证明了在分割复杂和多样化图像方面具有优异的表现。该模型是计算机视觉和图像分割领域的一个重大突破。 SAM 的架构旨在处理各种图像分割任务，包括对象检测、实例分割和全景分割。这意味着该模型可以应用于各种用例，从医学图像分析到自主驾驶。

分割大模型论文阅读——SAMUS期刊名： arXiv 期刊信息： 2023-9-13其余信息：代码分割任意模型（SAM）是一种著名的通用图像分割模型，最近在医学图像分割领域引起了相当多的关注。尽管 SAM 在自然图像上表现出色，但在处理医学图像时**，尤其是涉及低对比度、模糊边界、复杂形状和小尺寸物体的图像时，它会遇到显着的性能下降和有限的泛化能力。** 在本文中，我们提出了 SAMUS，一种专为超声图像分割而定制的通用模型。与之前基于SAM的通用模型相比，SAMUS不仅追求更好的泛化性，而且还追求更低的部署成本，使其更适合临床应用。

【Segment Anything Model】十四：原始SAM模型如何传入多框在如下位置打断点，debug运行，观察单框和多框传入有什么维度不同，自己训练的时候按照对应维度组装。

夏天｜여름이다

CV | SAM在医学影像上的模型调研【20240207更新版】本文主要是SAM（Segment Anything）在医学影像上的数据集，模型及评估方法调研【持续更新】~

SAM：基于 prompt 的通用图像分割模型Paper: Kirillov A, Mintun E, Ravi N, et al. Segment anything[J]. arXiv preprint arXiv:2304.02643, 2023. Introduction: https://segment-anything.com/ Code: https://github.com/facebookresearch/segment-anything

机器学习之心

时序预测 | Matlab基于CNN-LSTM-SAM卷积神经网络-长短期记忆网络结合空间注意力机制的时间序列预测(多指标评价)Matlab基于CNN-LSTM-SAM卷积神经网络-长短期记忆网络结合空间注意力机制的时间序列预测(多指标评价)

sam altman推荐的最好的AI工具

windows协议详解之-RPC/SMB/LDAP/LSA/SAM域控协议关系如果你在windows域控环境中，例如企业的网络中开启wireshark抓包，你一定会遇到一大堆各种各样的协议。不同于互联网服务（大多基于HTTP），为了实现域控中各种各样的服务，windows的域控环境中采用了非常多的协议，例如LDAP，LSA，SAM等，因此有必要对域控中的协议做一个整体的介绍。本文通过对域控协议之间关系的梳理，从整体上了解各个协议之间的关系，作为专栏《计算机网络协议快速入门教程》中的一篇。

decomposed Relative Positional Embeddings的理解relative positional embedding的一种实现方式是：先计算q和k的相对位置坐标，然后依据相对位置坐标从给定的table中取值。

关于SAM中decomposed Relative Positional Embeddings的理解关于SAM中decomposed Relative Positional Embeddings的理解。

【Segment Anything Model】四：预处理自己的数据集接入SAM欢迎订阅本专栏（为爱发电，限时免费），联系前三篇一起食用哈！上一篇讲了如何使用SAM接口完成一个训练流程，本篇只专注于如何处理包装自己的数据集。

Stable Diffusion - 扩展 SegmentAnything 和 GroundingDINO 实例分割算法插件的配置与使用欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/131918652

追忆苔上雪

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学习记录——SAM、SPM能分割一切的模型 2023