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[论文阅读笔记33] Matching Anything by Segmenting Anything (CVPR2024 highlight)
这篇文章借助SAM模型强大的泛化性，在任意域上进行任意的多目标跟踪，而无需任何额外的标注。 其核心思想就是在训练的过程中，利用strong augmentation对一张图片进行变换，然后用SAM分割出其中的对象，因此可以找到一组图…
SAM轻量级改进RepViT-SAM论文解读RepViT-SAM: Towards Real-Time Segmenting Anything
现已总结SAM多方面相关的论文解读，具体请参考该专栏的置顶目录篇
一、总结
1. 简介
发表时间：2023年12月10日 论文：[2312.05760] RepViT-SAM: Towards Real-Time Segmenting Anything (arxiv.org)https://arxiv.org/abs/2312.05760代码&am…
【SOLO】实例分割论文SOLO: Segmenting Objects by Locations详解
🚩🚩实例分割论文专栏快速跳转🚩🚩【实例分割】 目录
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🌼🌼3.网络结构
🎃🎃3.1背景
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【论文笔记】SOTR: Segmenting Objects with Transformers
论文 论文题目：SOTR: Segmenting Objects with Transformers
发表于：ICCV 2021
论文地址：https://arxiv.org/abs/2108.06747
论文代码：GitHub - easton-cau/SOTR: SOTR: Segmenting Objects with Transformers
论文解读&#…
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从分割到匹配：MASA (Matching Anything by Segmenting Anything)
目录 ✒️ Abstract🧷 Set-up环境配置创建虚拟环境下载依赖其他配置1. 部分git包2. huggingfacestep1 开启离线模式step2 下载配置离线模型3. nltkstep1 手动下载nltk_datastep2 解压nltk_data-gh-pagesstep3 重命名目标文件夹
MASA：Matching Anything by Segmenting Anything——通过分割任何物体进行匹配
这篇文章的主要内容可以总结如下：
研究背景与问题
多目标跟踪（MOT）是计算机视觉中的一个基本问题，广泛应用于自动驾驶等机器人系统中。当前的MOT方法主要依赖于标注的特定领域视频数据集，这限制了模型的跨领域泛化能…
SegGPT: Segmenting Everything In Context论文笔记
论文https://arxiv.org/pdf/2304.03284.pdfCodehttps://github.com/baaivision/Painter 文章目录 1. 背景2. Motivation3. Method3.1 In-Context Coloring3.2 Context Ensemble3.3 In-Context Tuning 1. 背景
在Painter中，将各种密集预测任务视为一种着色问题。
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SegGPT: Segmenting Everything In Context
目录 摘要本文方法上下文着色Context EnsembleIn-Context Tuning 消融实验 摘要
最近基于大规模数据的模型越来越火了，chat GPT以及seg everything，感觉后面很多像目标检测，图像恢复等等都会出现这种泛化能力强，基于大规模数据的…
iOS — 百度地图 使用
前言，关于百度地图的环境集成，请自行前往百度地图API首页参考百度地图Api文档自行解决。 1、定位功能 导入头文件 <BaiduMapAPI_Location/BMKLocationService.h>
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Awesome字体图标库使用
链接：Font Awesome，一套绝佳的图标字体库和CSS框架
下载后，在Qt工程中将fontawesome-webfont.ttf添加至qrc资源系统中，然后新建类FontAwesomeIcons，操作如下：
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