卧剿，6万字！30个方向130篇！CVPR 2023 最全 AIGC 论文！一口气读完。
1、（更高质量）Segment Anything in High Quality
最近的 Segment Anything Model (SAM) 代表了分割模型的一大飞跃，有强大的零样本功能和灵活的提示。尽管11亿个掩码的训练，但 SAM 的掩码预测质量在许多情况下仍不尽如人意，尤其是在处理具有复杂结构的物体时。本文提出 HQ-SAM，使 SAM 具备准确分割任何对象的能力，同时保持 SAM 原有的提示设计、效率和零样本泛化能力。代码：https://github.com/SysCV/SAM-HQ
一分钟讲解SAM-HQ视频：
2、（加快）Fast Segment Anything
最近提出的万物分割模型(SAM)在许多计算机视觉任务中产生了重大影响。它正在成为许多高级任务的基础步骤，如图像分割、图像描述和图像编辑。然而，其巨大的计算成本阻碍了其在工业场景中的广泛应用。计算主要来自高分辨率输入的Transformer架构。
本文提出一种加速替代方法。发现具有实例分割分支的常规CNN检测器也可以很好地完成该任务。具体而言，将该任务转换为研究得很好的实例分割任务，并仅使用SAM作者发布的SA-1B数据集的1/50直接训练现有的实例分割方法。方法以高50倍的运行时速度实现了与SAM方法相当的性能。代码在https: //github.com/CASIA-IVA-Lab/FastSAM
一分钟讲解FastSAM视频：
3、（更快++）FASTER SEGMENT ANYTHING: TOWARDS LIGHTWEIGHT SAM FOR MOBILE APPLICATIONS
分割任何模型（SAM）是一种基于提示prompt的视觉基础模型，用于从其背景中剪切出感兴趣的对象。自Meta研究团队发布以来，SAM以其出色的零样本迁移性能和与其他模型的高度兼容性引起了广泛关注，用于高级视觉应用程序，如具有细粒度控制的图像编辑。这样的许多用例需要在资源受限的边缘设备上运行，如移动应用程序。这项工作通过用轻型图像编码器替换笨重高消耗图像编码器来使SAM对移动设备友好。
https://github.com/ChaoningZhang/MobileSAM
一分钟讲解MobileSAM视频：
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