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一次性
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一切,比SAM更强,华人团队的通用
分割
模型SEEM来了
最近,一篇「一次性分割一切」的新论文《Segment Everything Everywhere All at Once》再次引起关注。在该论文中,来自威斯康星大学麦迪逊分校、微软、香港科技大学的几位华人研究者提出了一种基于 prompt 的新型交互模型 SEEM。SEEM 能够根据用户给出的各种模态的
lanyue
07-29 14:58
926
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CVPR2023最新论文!含语义
分割
、扩散模型、多模态、预训练、MAE等方向
CVPR 2023 收录的工作中扩散模型、多模态、预训练、MAE相关工作的数量会显著增长。语义分割/Segmentation - 3 篇Delivering Arbitrary-Modal Semantic Segmentation论文/Paper: arxiv.org/pdf/2303.01…代码/Code: NoneConflict-based Cross-View Consistency for Semi-
lanyue
06-30 15:30
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