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Clipseg Rd64
CLIPSeg是一個基於文本與圖像提示的圖像分割模型，支持零樣本和單樣本圖像分割任務。
下載量 62
發布時間 : 11/4/2022
模型概述
該模型由Lüddecke等人提出，結合CLIP的視覺-語言理解能力進行圖像分割，特別適合需要快速適應新類別的場景。
模型特點
零樣本分割
無需特定類別訓練即可執行分割任務
多模態提示
支持同時使用文本和圖像作為分割提示
輕量級版本
降維至64的壓縮版本，平衡性能與效率
模型能力
圖像分割
零樣本學習
多模態理解
語義分割
使用案例
計算機視覺
交互式圖像編輯
通過文本提示快速選擇圖像中的特定對象進行編輯
實現精確的對象級圖像操作
視覺問答系統
結合文本問題定位圖像中的相關區域
增強視覺問答系統的解釋能力
醫學影像
病變區域標註
使用自然語言描述輔助醫學圖像分析
減少專業標註需求
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