object segmentation | BriefGPT

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InfoGaussian: 结构感知的轻量级信息塑造下动态高斯
通过运动网络中的相关高斯函数之间的运动共振，我们开发了一种互信息塑形技术，确保不同对象由不同高斯函数组成在各种扰动下的一致运动，从而提高了稳定性和 3D 对象分割的性能。
PDF25 days ago
CVPR通过分割实现任意事物的匹配
基于对象分割以及数据转换的鲁棒实例关联学习方法，与通用 MASA 适配器相结合，可以在复杂环境中实现零样本追踪能力。
PDFa month ago
增强对象智能：通过 XR-Objects 使模拟世界可交互
通过引入增强物体智能（AOI）这一新颖的 XR 交互范式，结合物体分割和分类以及多模态大型语言模型的能力，提出了一种无缝融合物理对象与交互数字实体的方法，并通过 XR-Objects 系统的设计和实现以及一系列使用案例和用户研究的展示，展现
PDF2 months ago
在新情境中使用时适应分段任何事物模型
通过利用用户交互和构建的掩码生成伪标签，我们提出了一种在实时使用过程中可以调整 Segment Anything Model (SAM) 的框架，从而显著减小了在新领域或对象类型中进行交互式分割时的失效率。我们的方法在 FR_20@85 和
PDF3 months ago
SpectralWaste 数据集：用于垃圾分类自动化的多模态数据
对于物体分割的多模态感知在实际废物管理环境中进行了研究，包括数据集收集和算法评估，证明了高光谱成像可在工业环境中提升光学感知性能。
PDF3 months ago
DOCTR: 点场景理解的解缠关注点变压器
我们提出了一种新颖的分离的物体中心 Transformer（DOCTR）方法，通过探索以物体为中心的表示来实现多个子任务的统一学习，包括对象分割、姿态估计和网格重建。通过将每个对象表示为一个查询，并使用 Transformer 解码器来优化
PDF3 months ago
为综合分析葡萄藤簇构架与浆果特性而切分一切
该研究利用 Segment Anything Model (SAM) 对葡萄簇图像进行对象分割，生成了超过 150,000 个葡萄浆果掩码，并且通过人工测定和 SAM 预测之间的很强相关性（Pearson R2=0.96），演示了 SAM
PDF3 months ago
WSI-SAM: 多分辨率分割模型 (SAM) 用于组织病理学全切片图像
通过使用多分辨率补丁，在保留原始提示驱动设计、高效性和零时适应性的同时，使用精确的对象分割功能增强了 SAM，解决了现有的医学 SAM 在全尺度图像的多尺度本质上并不适用的限制。
PDF4 months ago
通过视频物体分割和跟踪的蒙版动画
介绍了一种名为 Lester 的新方法，可以从视频中自动合成复古风格的 2D 动画，主要将这个挑战视为对象分割和跟踪问题，并通过使用 Segment Anything Model (SAM) 对视频帧进行处理，并使用 DeAOT 对生成的掩
PDF5 months ago
三维高斯函数中的语义任意性
通过交互式流程而无需任何训练过程和学习参数，本文提出了一种在 3D 高斯中实现对象分割的新方法，称为 SA-GS。通过提出的多视角掩码生成和视图标签分配方法，SA-GS 可以泛化 SAM 以实现 3D 一致的分割，并提出了跨视图标签投票方法
PDF5 months ago
关于组织学图像中核实例分割的区段任何模型的普适性
通过在大规模多样化数据集上进行预训练，SAM 模型是计算机视觉领域针对目标分割任务的第一个可提示的基础模型。本文评估了 SAM 在零样本学习和微调下的核实例分割性能，将其与其他代表性方法在核实例分割中尤其是模型泛化能力的背景下进行比较，并提
PDF5 months ago
通过加权适应关键标记来分段任何事件
在本研究中，我们深入探讨了将 Segment Anything Models（SAMs）与事件数据集成的微妙挑战，以实现稳健和通用的物体分割。我们提出了一种多尺度特征蒸馏方法，通过优化来自事件数据的令牌嵌入与其 RGB 图像对应物之间的对齐
PDF6 months ago
基于外貌的目标中心运动分割优化
通过引入外观优化方法和视频流的时间一致性，我们提出了一种能够独立发现、分割和跟踪复杂视觉场景中独立移动物体的方法。该方法通过简单的选择机制识别准确的光流预测掩码，并基于示例信息优化有问题的掩码。我们的模型在多个视频分割基准上的性能表现验证了
PDF7 months ago
提示策略对短轴心脏磁共振图像分割中的 Segment Anything Model (SAM) 的影响
在本研究中，我们使用 Segment Anything Model (SAM) 的基础模型来探索不同提示策略（包括包围框、正样本点、负样本点及其组合）对心脏磁共振成像（cMRI）短轴视图分割任务的影响。我们发现提示策略显著影响分割性能，正样
PDF7 months ago
See, Say, and Segment: 教导 LMMs 克服错误先决条件
通过级联和联合训练方法，我们提出了一种大型多模态模型（LMMs）的解决方案，可以在图像中检测物体是否存在，并通过提供自然语言反馈和修正查询中的语义错误来改善物体分割的结果。此外，我们还引入了一个新的虚假前提修正基准数据集，通过在虚假前提条件
PDF7 months ago
SANeRF-HQ：高质量采样对于 NeRF 中的任何分割
本研究介绍了 Segment Anything for NeRF in High Quality (SANeRF-HQ) 方法，通过结合 Segment Anything Model (SAM) 和 Neural Radiance Fiel
PDF7 months ago
一种可精确解的循环神经网络中的图像分割方法
利用复数作为每个单元的状态，通过递归神经网络中的时空动力学进行图像分割，展示了这种网络生成的复杂时空动力学能够根据场景的结构特征有效地将图像划分为不同群组，并提供了该网络在物体分割中的机制的精确描述，从而对网络执行此任务的数学解释提供了清晰
PDF7 months ago
多对象表示学习中物体分割机制的消融研究
多对象表示学习通过多个对象的组合来表示复杂的现实世界视觉输入。本文通过对 MONet 进行割裂研究，发现 VAE 正则化损失对分割性能没有影响，而其他损失函数有影响。基于这一结果，我们假设将注意力掩模与相应的潜在向量相匹配的图像区域的注意力
PDF9 months ago
STARS：用于声纳图像中船只残骸分割的零样本 SIM 到真实场景转换
该研究论文针对物体分割的 sim-to-real 转移问题，在没有真实训练样本的情况下解决了零样本 sim-to-real 转移的挑战，通过预测的变形场和异常体积融合，提高了在真实声纳图像上的泛化能力，实现了更有效的零样本 sim-to-r
PDF9 months ago
SAM-PARSER：通过参数空间重构高效地微调 SAM
通过参数空间重建的方法（SAM-PARSER），在几乎不引入可训练参数的情况下，高效地对 Segment Anything Model（SAM）进行下游细分任务的微调，以得到针对新情景的参数空间，实验证明 SAM-PARSER 在各种情景下
PDF10 months ago