#SAM

Прогресивне машинне навчання для ефективної сегментації зображень на периферійних пристроях

S-Lab Наньянського технологічного університету та Шанхайської лабораторії штучного інтелекту представили EdgeSAM — доопрацьовану версію SAM, створену для оптимізованої взаємодії на периферійних пристроях з обмеженими ресурсами.

Застосування SAM до медичних 2D-зображень

Сегментація медичних зображень відіграє ключову роль у сфері охорони здоров'я, дозволяючи лікарям точно ідентифікувати і цілеспрямовано впливати на хворі ділянки тіла. Ця точність є життєво важливою для постановки точного діагнозу та ефективного лікування.