UV-SAM:适应城中村识别的分割模型
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。利用计算机视觉技术识别城市村庄边界,发现城市村庄数量和面积随时间减少,为可持续城市发展趋势提供深入洞察,并为视觉基础模型提供指导。
综述研究了生物医学影像分析领域的Segment Anything Model (SAM)的进展和应用。SAM在医学图像处理中广泛应用,但仍存在改进空间。研究关注了SAM在解决临床挑战方面的创新技术和在33个开放数据集中的应用。
利用计算机视觉技术识别城市村庄边界,发现城市村庄数量和面积随时间减少,为可持续城市发展趋势提供深入洞察,并为视觉基础模型提供指导。
综述研究了生物医学影像分析领域的Segment Anything Model (SAM)的进展和应用。SAM在医学图像处理中广泛应用,但仍存在改进空间。研究关注了SAM在解决临床挑战方面的创新技术和在33个开放数据集中的应用。