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SAM-Adapter: 将分割任意目标模型适配到下游任务的创新方法
2024年09月04日
相关项目
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本页面汇总了包括CVPR、AAAI、和ICCV在内的顶级会议上视觉对象跟踪领域的论文。详细介绍包括Siam R-CNN、PrDiMP等在内的多种跟踪技术及其实现代码与研究要点。
SAM-Adapter-PyTorch
SAM-Adapter项目提升了SAM在伪装、阴影和医疗图像分割中的表现。最新的更新支持更强大的SAM2骨干网络,并提供多种预训练模型和数据集下载链接,便于快速上手。该项目在IEEE/CVF国际计算机视觉会议上展示,并包含详细的环境配置和训练指南,方便研究人员进行深度学习任务。
Awesome-Computer-Vision-Paper-List
项目收录了CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI、NeurIPS等AI顶级会议论文,覆盖计算机视觉和人工智能多个领域。研究人员可快速检索特定主题论文或相似研究。数据源自官方网站,确保信息准确。资源库持续更新,是AI研究人员的重要参考工具。
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Dressing in Order 项目开发了一种创新的人物图像生成方法,实现姿势迁移、虚拟试衣和服装编辑功能。系统通过递归方式按顺序生成人物图像各部分,提高了图像操控的精细度和灵活性。项目提供开源代码、预训练模型和在线演示,便于研究者探索和应用这一技术。