SAM 2.1是由Meta（Facebook的母公司）推出的先进视觉分割模型，专为图像和视频处理设计。该模型基于Transformer架构和流式记忆设计，实现了实时视频处理，并引入了数据增强技术，提升了对视觉相似物体和小物体的识别能力。SAM 2.1的主要功能包括图像和视频分割、实时视频处理、用户交互式分割、多对象跟踪以及改进的遮挡处理能力。
1 简介基于全局和局部图像信息的水平集模型(LGIF模型)，其基本思想是：在演化过程中，既利用图像的全局信息，也利用图像的局部信息来驱动曲线的演化，LGIF模型其实就是将LIF模型和GIF模型(ACM with Global Image Fitting model)两者的优点结合而形成的新模型，其中LIF模型表示图像的局部信息项，GIF模型表示图像的全局信息项。因而，LGIF模型既具有L
1 简介合成孔径雷达(SAR)是一种高分辨的微波遥感相干成像雷达,在军事和国民经济等各个领域中都有着非常重要的作用。SAR遥感图像的分割是进行SAR遥感图像理解、解疑中基本且关键的技术之一。SAR遥感图像分割的目的就是把目标区域和背景区域分割开来,但由于SAR遥感图像中含有大量乘性相干斑噪声,且图像区域灰度分布不均匀,使得SAR遥感图像中目标物体边缘无法被精确定位,进而很难实现对SAR遥感图像精确
1 简介图像分割是计算机视觉中的关键步骤之一。传统的分割方法由于方法自身的局部性,难以满足复杂分割的要求,基于水平集方法的图像分割研究正是这种需求下出现的。C-V模型对灰度图像的变化处理非常自然,解决了M-S模型难以解决的问题,而C-V模型应用于彩色图像极大地推动了彩色图像分割的研究。 本文主要研究了基于水平集方法的彩色图像分割方法。首先介绍本论文的课题背景、目标与意义,基于水平集方法的
1 内容介绍强度不均匀性给图像分割带来了很大的困难。乘法偏置场校正模型部分解决了这个问题。但也存在分割速度慢、应用领域狭窄等问题。在本文中，提出了一种基于强度不均匀性的加性偏差校正（ABC）模型。该模型将观察到的图像分为三部分：加性偏置函数、反射边缘结构函数和高斯噪声。首先，定义了强度不均匀性的局部区域和局部聚类准则。其次，通过引入水平集函数，将局部聚类准则转化为基于水平集模型的能量函数。最后，估
1 简介图像的分割技术指的是将图像分成具有各种特殊性质的区域并且将感兴趣的目标提取出来的技术和过程.Mean Shift算法是一种十分有效的聚类迭代的算法,能够在多种特征空间分析的相关领域得到应用,其中就包括图像的分割.实验的研究对象是处理视觉图像的分割,用扩展形式的Mean Shift算法来解决视觉图像的分割问题,获得了较好的成效.Mean Shift图像分割的算法由图像的滤波步骤及图像的合并步
一. 前言本来想写关于聚类系列算法的介绍，但是聚类系列的其它几个算法原理比较简单，网上有大量的教程可以查阅。这里主要是介绍一下谱聚类算法，做一个学习笔记，同时也希望对想要了解该算法的朋友有一个帮助。关于聚
%% Image segmentation by WFCM% WFCM refer to 'Fuzzy cluster analysis and its application' by Teacher% Gao,
一、简介1 基本概念（1）什么是图像分割？图像分割是指把图像分成各个具有相应特性的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程。特性可以是灰度、颜色、纹理等；目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。（2）分类按幅度不同来分割各个区域：幅度分割按边缘来划分各个区域：边缘检测按形状不同来分割各个区域：区域分割灰度图像的分割通常基于图像亮度的两个基本特性：不连续性和相似性。区域内部的像素一般具有灰度相似性，
一、简介1 基本思想： 令（n+1)维函数 t = phi(x(t)) 等于0
伴随着模糊集理论的形成、发展和深化，RusPini率先提出模糊划分的概念。以此为起点和基础，模糊聚类理论和方法迅速蓬勃发展起来。
本文所采用的基于熵的切割点和最小描述长度原则(MDLP)。A.特征选择特征选择是一个组合优化问题，因为在具有N个特征的数据集上有2N个可能的不同特征子集。
# Python水平集图像分割入门指南图像分割是计算机视觉和图像处理中的一项重要任务。水平集方法是一种广泛应用的分割技术。本篇文章将通过简单的步骤，教会你使用Python实现水平集图像分割。我们将遵循以下步骤：| 步骤 | 描述 ||------|------|| 1 | 准备环境与依赖库 || 2 | 加载图像 || 3 | 初始化水平集函数 || 4
你还在为JavaScript处理复杂计算时的性能瓶颈烦恼吗？还在寻找将后端Go代码无缝迁移到前端的解决方案吗？本文将带你一步实现Go与WebAssembly（Wasm）的完美集成，通过简单几步就能将Go代码编译为高性能WebAssembly模块，让你的Web应用获得接近原生的执行速度。读完本文你将掌握：Go环境配置、Wasm模块编译、JS与Wasm双向通信、性能优化技巧以及实际项目部署全流程。什么
摘要：本文提出Swin-UMamba，一种基于Mamba的医学图像分割模型，通过整合ImageNet预训练和多尺度特征建模，显著提升分割性能。针对现有CNN和ViT在长距离依赖建模与计算效率上的不足，该方法利用方向序列展开和状态空间模型（S6）高效捕捉全局上下文，同时引入轻量化变体Swin-UMamba†降低参数量（28M）和计算成本（18.9G FLOPs）。在腹部MRI、内窥镜等数据集上的实验表明，模型平均性能提升2.72%，验证了预训练对Mamba架构的有效性。
Vanna框架：让自然语言直接对话数据库 摘要：本文介绍了一款基于RAG技术的开源Python框架Vanna，它能将自然语言问题自动转换为SQL查询语句，有效降低数据库查询的技术门槛。Vanna通过三大核心组件实现功能：1）兼容各类SQL数据库和LLM模型；2）支持从表结构、业务规则到查询案例的全方位训练；3）提供7步完整工作流程，从问题理解到结果可视化一气呵成。文章详细演示了如何搭建环境、连接数据库，并通过DDL语句、业务文档和示例SQL三个维度训练模型。两个实战案例（MySQL学生成绩查询和SQLite