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Transformer在医学图像分析中的应用:一个全面综述

Transformer在医学图像分析中的应用:一个全面综述

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。

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隐式神经表示在医学影像领域的应用进展

隐式神经表示在医学影像领域的应用进展

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。

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网格分割技术的发展与应用:从传统方法到深度学习

网格分割技术的发展与应用:从传统方法到深度学习

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。

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segment-lidar: 革命性的航空LiDAR数据无监督实例分割方案

segment-lidar: 革命性的航空LiDAR数据无监督实例分割方案

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。

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Awesome_Underwater_Datasets: 水下数据集大全

Awesome_Underwater_Datasets: 水下数据集大全

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。

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SEEM: 无处不在的图像分割革命

SEEM: 无处不在的图像分割革命

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。

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Lite.AI.ToolKit:一款强大的C++人工智能模型工具箱

Lite.AI.ToolKit:一款强大的C++人工智能模型工具箱

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。

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