这是一项新的图像分割任务、模型和数据集。我们构建了迄今为止最大的分割数据集，包含超过10亿个掩码，覆盖了1100万张图像。该模型被设计和训练为可提示的（promptable），因此它能够通过提示工程零样本迁移到新的图像分布和任务。我们在众多任务上评估了它的能力，并发现它的零样本性能令人印象深刻——通常与或甚至优于以前的全监督结果。在自然语言处理（NLP）中，提示（prompt）的概念被用来指导语言

该垃圾堆数据集是通过爬虫从网上进行爬取得到的，一共包含1188张图片，有2个类别，分别为['overflow', 'No Overflow']，两个标签的数量分别为1734个标签和414个标签。

摘要：本文介绍了两个电动车头盔检测数据集：1) TWHD数据集包含5026张图片，标注了15348个戴头盔、7876个未戴头盔和16759个双轮车目标；2) 国内道路数据集包含5255张图片，标注了4926个戴头盔、4221个未戴头盔和8158个双轮车目标。两个数据集均包含三类标注（头盔/未戴头盔/双轮车），数据来源包括开源数据集和网络爬取图像，可用于电动车头盔检测算法开发。

匈牙利算法是一种用于解决分配问题的有效算法。在DeepSORT算法中，匈牙利算法被用于解决数据关联问题，即如何将当前帧中检测到的目标（detections）与上一帧中跟踪的目标（tracks）进行匹配。DeepSORT通过计算检测框和跟踪框之间的相似度，构建一个代价矩阵，然后利用匈牙利算法找到最小化代价的匹配方案。初始化：当视频的第一帧被检测时，每个检测到的目标初始化一个跟踪轨迹。匹配。

从结果来看，MobileSAM相比于SAM，模型整体体积缩小了60倍，运行速度提高40倍，但分割效果却保持相当水平。个人认为，这对于视觉大模型在移动端的部署与应用是具有里程碑意义的。关于MobileSAM模型的相关代码、论文PDF、预训练模型、使用方法关注公众号，回复：MobileSAM，即可获取MobileSAM相关代码、论文、预训练模型、使用方法示例等。

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使用Stable difusion 来绘制插画，报人绘制的人物不变

对stable diffusion中的prompt的书写格式和常见prompt

本内容主要介绍使用各种视觉方位和图片背景信息，来进行绘图

工信部电子标准院的人工智能从业人员认证证书是由工业和信息化部电子工业标准化研究院（以下简称“电子标准院”）颁发，旨在评价和认证人工智能领域专业人员的能力和技术水平。该证书基于电子标准院牵头研制的《人工智能从业人员能力要求》标准（SJ/T11805-2022），该标准于2022年7月1日由工业和信息化部发布实施，为人工智能专业人员的认证提供了权威依据。2024年9月20日-24日在北京举办。2024