万物分割

计算机视觉——MedSAM2医学影像一键实现3D与视频分割的高效解决方案在乡村医院的傍晚高峰时段，扫描室内传来阵阵低沉的嗡鸣声，仿佛一台老旧冰箱的运转声。一位疲惫的医生正全神贯注地检查着当天的最后一位患者——一位不幸从拖拉机上摔下的农民，此刻正呼吸急促。CT 机器飞速旋转，生成了超过一千张的灰度图像。时间就是生命：是否存在肺部挫伤、隐匿性出血，亦或是其他更为严重的状况？在过去，医生需要逐一浏览这些切片，手动勾勒出肺部和肋骨的轮廓，然后才能决定对这位农民采取何种后续措施，这一过程往往耗时长达一小时甚至更久。然而，如今有了 MedSAM2，一切都发生了翻天覆地的变化。那么，它是如

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。