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视觉分割大模型SAM解析 本文深入解析了Meta公司开发的视觉分割大模型SAM(Segment Anything Model)。SAM作为计算机视觉领域的基础模型，能够通过点、框、网格点或文本等多种提示方式实现零样本分割任务。文章从原理层面剖析了SAM的三个核心组件：可提示的分割任务设计、轻量化的模型架构（包含图像编码器、提示编码器和掩码解码器）以及超大规模数据集SA-1B。与NLP领域的BERT

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摘要 X-AnyLabeling是一款支持AI辅助的智能标注工具，适用于计算机视觉任务。本文介绍了其安装方法，包括： 提供pip安装和Git源码安装两种方式 详细说明了使用Miniconda或venv创建虚拟环境的步骤 区分了CPU和GPU版本（CUDA 11.x/12.x）的安装命令 介绍了开发者模式安装及常用命令行参数 支持高级功能如远程推理、视频目标追踪等（需Git克隆方式安装） 该工具特别

最近又多了不少朋友关注，先在这里谢谢大家。今天我们来python实现一个人脸识别系统，主要是借助了dlib这个库，相当于我们直接调用现成的库来进行人脸识别，就省去了之前教程中的数据收集和模型训练的步骤了。

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本文介绍了一个基于YOLOv11和YOLOv8的钢铁表面缺陷检测系统。该系统能够识别龟裂、夹杂、斑点等6种常见缺陷，支持图像和视频检测。项目提供完整的环境配置指南、训练脚本和图形化界面，用户可本地训练或使用GPU服务器，并包含Web界面封装代码。系统通过深度学习技术提升钢铁质量检测效率，适用于工业质检场景。

本文介绍了一个基于深度学习的交通信号灯检测系统，支持红灯、黄灯、绿灯和关闭状态的识别。项目使用YOLO模型进行训练和检测，提供完整的环境配置指南、本地训练流程、GPU服务器训练选项（推荐蓝耘GPU平台）、模型测试方法以及图形化界面封装。系统支持图片和视频检测功能，并提供了基于PySide6开发的GUI界面和Gradio实现的Web界面。文章详细说明了数据集配置、训练参数调整、模型替换等关键步骤，适

虽然深度学习模型已经成为医学图像分割的主要方法，但它们通常无法推广到涉及新解剖结构、图像模式或标签的未知分割任务。对于新的分割任务，研究人员通常必须训练或微调模型，这既耗时又给临床研究人员带来了巨大的障碍，因为他们往往缺乏训练神经网络的资源和专业知识。我们提出了UniverSeg，一种无需额外训练即可解决看不见的医学分割任务的方法。给定一个查询图像和图像标签对的示例集来定义一个新的分割任务，Uni