该文介绍了一种新型深度图像语义通信模型，可用于AIoT中高效图像通信。该模型通过语义分割算法实现对图像的高精度语义信息提取，从而实现图像数据的显著压缩。实验结果表明，该模型在图像压缩比和恢复准确度上平均分别提高了71.93%和25.07％，同时将传输中的总延迟减少了95.26％。

本文介绍了一种基于BEIT适配器和Mask2Former的语义分割算法，用于检测和识别X光图像中的牙齿、牙根、多种牙齿疾病和异常及种植体、骨移植材料等。该算法在自己的数据集上的mIoU分数分别提高了9%和33%。

本文研究了一种基于BEIT适配器和Mask2Former的语义分割算法，用于检测和识别牙齿、牙根、牙齿疾病和异常、种植体和骨移植材料等。Radious算法在自己的数据集上的mIoU分数相比Deeplabv3和Segformer算法提高了9%和33%。

本文研究了一种基于BEIT适配器和Mask2Former的语义分割算法，用于牙齿、牙根、牙齿疾病和异常、种植体、骨移植材料的检测和识别。与Deeplabv3和Segformer算法相比，Radious算法在自己的数据集上的mIoU分数分别提高了9%和33%。