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ICLR2026 基于概念的分割一切模型SAMv3

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2025-12-01 19:22:47

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复习一下SAM1 解读没有讲过的SAM2 已及最新的SAM3

王朝阳821 发消息

P1_DINO复习与Co-DETR讲解

01:16:28

P2_CoDETR复习和Transformer讲解

01:12:11

P3_Transformer DINO和Grounding DINO讲解

01:28:20

P4_多模态目标检测大模型-Grounding Dino MM-G-DINO Grounding1.5

01:11:04

P5_Grounding DINO三兄弟复习+InternImage讲解

01:20:42

P6_InternImage复习和Salience DETR讲解

59:13

P7_Salience DETR复习+ YOLO world 讲解

01:24:33

P8_Yolo World复习和Vision Transformer讲解

01:43:06

P9_Vision Transformer复习 + 预训练方法MAE + ViTDeT目标检测应用

01:09:48

P10_ViTDeT复习+Swin Transformer讲解

01:01:18

P11_Swin Transformer复习+ Visual prompt tuning 讲解

01:10:32

P12_VPT复习+SAM讲解

01:08:24

P13_SAM复习+RT-DETR讲解

01:28:27

P14_RT-Detr复习及OV-Dino讲解

01:35:55

P15_OV-DINO复习与DQ-DETR讲解

01:20:09

P16_DQ-DETR复习+Geo-Chat讲解

01:13:33

P17_LLAVA讲解

01:01:38

P18_LLAVA1.5讲解+LLAVA GeoChat复习

58:40

P19_人工智能新模型——Mamba结构讲解

55:28

P20_Vision Mamba讲解+Mamba复习

01:09:29

P21_Mamba用于CV领域——Vim复习+Vmamba讲解

01:03:43

P22_Mamba yolo

38:50

P23_Mamba out! Mamba真的适用于CV任务吗？

30:56

P24_ECCV2024 Oral论文位置关系作为先验目标检测模型——Relation DETR

44:14

P25_yolov1-v8简单讲解+yoloV9介绍

01:06:00

P26_NeurIPS2024—YOLOv10讲解

01:22:30

P27_2025最新YOLOv11+传统注意力机制讲解

01:01:48

P28_2025目标检测SoTA 之D-fine

01:06:27

P29_NeurIPS2024 Spotlight工作之PIIP（参数-倒置图像金字塔网络）

01:04:46

P30_ViT adapter讲解

52:18

P31_2025 无源域适应目标检测模型 SF-YOLO

55:30

P32_2025年新鲜出炉YOLOv12讲解

39:47

P33_CVPR2025论文——DEIM（改进匹配DETR）实时目标检测sota

32:30

P34_怎样训练一个目标检测大模型？—LLMDet（CVPR2025）

01:05:14

P35_目标检测器——全测试时自适应（TTA）之IoU Filter

58:48

P36_2025年多模态大模型能否胜任工业异常检测？请看 ICLR2025最新工作MMAD

54:01

P37_开放词汇检测器能否适用跨域小样本目标检测任务？

58:09

P38_混合专家MoE怎样用于视觉语言模型？请看——MoVA

01:03:51

P39_怎样在动态更新目标检测模型？请看CTTAOD

01:08:28

P40_多次查询目标检测器 MI-DETR（CVPR 2025）

32:47

P41_怎样将思维链技术（CoT）用于多模态大模型？请看——LLaVA-CoT

30:02

P42_微调5%参数就可胜过全微调？CVPR2025 论文——Mona

50:11

P43_RCNN系列串讲上

44:06

P44_RCNN系列串讲下+ CVPR2025之《Strip RCNN》

36:45

P45_Yolov13

51:21

P46_ICCV 2025易用目标检测YOLO E

48:01

P47_对比预训练之 DINOv1-DINOv3 串讲

01:09:58

P48_PPAL：即插即用的主动学习方法

56:44

P49_ICLR2026 基于概念的分割一切模型SAMv3

01:18:35

P50_图像大规模预训练，数据越多越好吗？请看核心集采样——SimCore

31:34

P51_用于目标检测的核心集选择——CSOD

25:38

P52_怎样利用基础模型进行核心数据选择？——请看OFDS

30:33

全网首发｜从缺陷检测到严重程度分级：MAOL方法详解

43:19

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