标签: #분할

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• Segment Anything(SAM): Prompt Segmentation, Data Engine, and One-Time Encoder, Multi-Time Decoder

  We look at SAM (2023), which does not decide "what to paint" during training, but instead takes human clicks and boxes as queries to paint the object in that spot. We summarize the paper's figures regarding its design: r

  2026-10-17 · 10 分钟阅读 #비전 모델#SAM#Segment Anything#분할#프롬프트

• U-Net 与 HRNet：保持分辨率的结构与热图输出

  分类模型通过不断缩小图像来弄清“是什么”，而寻找球、姿态估计和分割则需要知道“准确在哪里”。U-Net（2015）通过先缩小再放大并利用跳跃连接带回精细位置，而 HRNet（2019）则让高分辨率分支贯穿始终并持续融合多种分辨率，本文结合论文数据整理了两者的设计原理。通过直接计算，我们确认了直径 3px 的球在 1/8 分辨率下消失的过程，以及在将热图读回坐标时使用“加权中心”代替“最亮格子”能将误差减少 7–8 倍。这也延续了为何 T

  2026-10-17 · 12 分钟阅读 #비전 모델#U-Net#HRNet#히트맵#분할