本文全面回顾了Transformer模型在医学图像分析领域的应用,涵盖了从最新的架构设计到未解决的问题等多个方面。文章系统性地综述了Transformer在医学图像分割、检测、分类、重建、合成、配准、临床报告生成等任务中的应用,并对每个应用进行了分类,识别了特定应用的挑战,提供了解决这些挑战的见解,并强调了最新趋势。
本文综述了隐式神经表示技术在医学影像领域的最新研究进展,包括图像重建、分割、配准、神经渲染等多个方向的应用,探讨了该技术的优势、挑战及未来发展趋势。
本文全面介绍了网格分割技术的发展历程,包括传统方法和深度学习方法,并探讨了其在3D模型处理、计算机视觉等领域的广泛应用。
segment-lidar是一个专为航空LiDAR数据设计的无监督实例分割Python包,结合了Meta AI的Segment-Anything模型(SAM)和Open Geospatial Solutions的segment-geospatial包,实现了3D点云数据的自动化实例分割。
本文总结了各类水下场景相关的开源数据集,包括图像增强、超分辨率、深度估计、图像分割、显著性检测、目标检测等多个方向,为水下图像处理与计算机视觉研究提供了丰富的资源参考。
SEEM是一种创新的图像分割模型,能够通过多模态提示实现"无处不在"的分割。它具有通用性、交互性和语义理解能力,为图像分割任务带来了革命性的突破。
Lite.AI.ToolKit是一个轻量级的C++人工智能模型工具箱,涵盖目标检测、人脸识别、语义分割等多个领域,支持多种推理框架,为开发者提供了丰富的AI模型和便捷的使用方式。