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DiffMap: 通过扩散模型增强地图分割任务
本论文介绍了DiffMap网络,通过使用改进的扩散模型对地图分割任务进行增强,以提高自动驾驶车辆对环境的感知准确度和导航精度。同时,与传统方法相比,DiffMap有效减少了伪影,提高了地图构建性能。- 466
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Meta发布全新分割任何项目及其效果
Meta最近发布了一个新的分割任何项目,包括SAM模型和SA-1B数据集,为图像分割技术带来了全新的可能性。该项目将广泛应用于计算机视觉和其他领域,开启了全新的多模态理解世界的可能性。- 123
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APE:全开源多模态分割模型及其方法与实验结果
APE是一种全开源的多模态分割模型,通过独立建模、特征融合和统一前景背景粒度提高了分割效果,在多个常见数据集上取得了强力的结果。该文章介绍了APE的方法和实验结果,展现出竞争性的成果。- 326
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如何使用onnxruntime框架部署YOLOv8分割模型
本文将详细介绍如何使用onnxruntime框架来部署YOLOv8分割模型,包括模型准备、转换和部署过程,旨在帮助读者快速理解并实践模型部署的步骤。- 184
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