Segment Anything
We present the Segment Anything (SA) project: a promptable segmentation model, dataset, and task advancing foundation models in computer vision. The Segment Anything Model (SAM) processes diverse prompts (points, boxes, text) through a ViT-based encoder and real-time mask decoder (~50ms per prompt),...
| Опубликовано в: : | Инноватика-2025 : сборник материалов XXI Международной школы-конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 28-30 апреля 2025 г., г. Томск, Россия С. 255-262 |
|---|---|
| Главный автор: | Li, Yuxuan |
| Формат: | Статья в сборнике |
| Язык: | English |
| Предметы: | |
| Online-ссылка: | https://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001272904 Перейти в каталог НБ ТГУ |
Похожие документы
- Estimating the efficiency of two algorithms for segmentation of digital radiation images of test objects
- Parallel synthesis of fuzzy kononen clustering network for image segmentation
-
Semantic segmentation algorithms of the earth's surface pictures based on neural network methods
по: Druki, Alexey Alexeevich -
Computer vision with semantic segmentation for autonomous ground vehicle
по: Mohammed, M. J. -
An automatic visual flora - segmentation and classification of flower images [PhD thesis]
по: Nilsback, Maria-Elena
Публикация: (2009)
