Image Segmentation in Foundation Model Era: A Survey
Image Segmentation in Foundation Model Era: A Survey [99.2] イメージセグメンテーションにおける現在の研究は、これらの進歩に関連する特徴、課題、解決策の詳細な分析を欠いている。 本調査は、FM駆動画像セグメンテーションを中心とした最先端の研究を徹底的にレビューすることで、このギャップを埋めようとしている。 現在の研究成果の広さを包括する,300以上のセグメンテーションアプローチの概要を概観する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Aug 2024 10:07:59 GMT)
画像におけるセグメンテーションのサーベイ
「Image segmentation is a long-standing challenge in computer vision, studied continuously over several decades, as evidenced by seminal algorithms such as N-Cut, FCN, and MaskFormer.」、「With the advent of foundation models (FMs), contemporary segmentation methodologies have embarked on a new epoch by either adapting FMs (e g , CLIP, Stable Diffusion, DINO) for image segmentation or developing dedicated segmentation foundation models (e g , SAM). 」とのことでこの分野も激変している。