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YOLOv8 Ultralytics：使用Ultralytics框架进行FastSAM图像分割

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图像分割

3 下载量 182 浏览量 2024-01-14 18:31:44 上传评论收藏 22.73MB PT 举报

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《YOLOv8 Ultralytics：使用Ultralytics框架进行FastSAM图像分割》文章中所用的FastSAM图像分割模型。

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快速图像分割

摘要：本文处理图像分割问题。（不考虑语义。）采用基于图的图像表示，定义了一种衡量边界显著度的方法。然后设计一种高效的分割算法，尽管采用贪婪策略，但分割满足全局特性。在构建图模型时采用了两种相邻准则，展示了真实图像和合成图像各自的分割结果。算法运行时间与图模型中的边数近似正比，很快。本方法的一大优点是，在变化小的图像中倾向于保存细节，在变化大的图像中则倾向于忽略细节。

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由于各种令人不愉快的伪像，例如噪声，低对比度和强度不均匀性，超声图像分割在许多医疗应用中是一个基本但无疑具有挑战性的问题。本文提出了一种通过斑点减少各向异性扩散的预处理步骤进行超声图像分割的粗糙到精细框架（SRAD）和Chan-Vese模型的修改版，提出了涉及Sobolev梯度。 SRAD是专为超声图像去噪而设计的扩散方法，在此采用SRAD来构建去斑点图像，该图像可以使我们通过执行我们提出的CV模

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YOLOv8 Ultralytics：使用Ultralytics框架进行MobileSAM图像分割

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YOLOv8 Ultralytics：使用Ultralytics框架进行姿势估计

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YOLOv8 Ultralytics：使用Ultralytics框架进行SAM图像分割

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