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inzicht - 画像セグメンテーション
高品質な画像セグメンテーションを実現する統一アーキテクチャ「Mixed-Query Transformer」
Mixed-Query Transformerは、様々な画像セグメンテーションタスクと多様なデータセットに対応可能な統一的なアーキテクチャである。混合クエリ戦略を提案することで、物体とスタッフの区別なく効果的にセグメンテーションを行うことができる。さらに、合成データを活用することで、モデルの一般化性能を大幅に向上させている。
セグメント・エニシング・モデルのための深層命令チューニング
セグメント・エニシング・モデル(SAM)は、テキスト指示に基づくセグメンテーションタスクでは大幅に劣る。深層テキスト命令チューニングが、SAMの軽量マスクデコーダの浅い融合スキームによる弱点を緩和するための鍵となる。
人間対話型の画像セグメンテーションモデルVRP-SAMの提案
VRP-SAMは、参照画像の注釈を利用して、ターゲット画像内の同一セマンティクスのオブジェクトをセグメンテーションできる。
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