作者：辽宁科技大学研究生冯浩指导教师：英特尔边缘计算创新大使 深圳职业技术大学副教授张海刚当今，深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大的突破，使得各种图像处理任务变得更加智能化。其中，SemanticSegmentation（语义分割）是一项重要的任务，它有助于计算机理解图像中不同对象的位置和边界。本文将介绍如何使用Openvinoc++API部署FastSAM模型，以实现快速高效的语义分割。在前文中我们发表了《基于OpenvinoPythonAPI部署FastSAM模型|开发者实战》，在该文章中我们向大家展示了基于openvinoPythonAPI的基本部署流程。在实际部署过程中会考虑到由效

卧剿，6万字！30个方向130篇！CVPR2023最全AIGC论文！一口气读完。1、（更高质量）SegmentAnythinginHighQuality最近的SegmentAnythingModel(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）FastS

前言从去年年底，nlp领域出现了大模型一统天下的局面，而在cv领域，美国社交媒体扛把子公司meta也推出了在图像分割领域的大模型——segment-anything，简称SAM。看名字就知道了，这个模型就是啥都可以分割，具体可以看看人官网推出的demo，效果那是相当惊艳。其实SAM的提出还是想解决零样本学习的问题，就和nlp领域一样，构建chatGPT这种基座大模型，使其在绝大部分场景下分割效果足够惊艳，在其他没有学习过的场景下也能够达到一定的效果。基于这个想法，作者首先提取一个分割大数据集，SA-1B，由数据引擎收集的1100万张多样化、高分辨率、许可和隐私保护图像和11亿高质量分割掩码组成