Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Medical SAM3: A Foundation Model for Universal Prompt-Driven Medical Image Segmentation

  • AI Papers Podcast Daily
  • 2026-01-23
  • 6
Medical SAM3: A Foundation Model for Universal Prompt-Driven Medical Image Segmentation
AI researchmachine learningdeep learningarxiv papershugging faceartificial intelligenceAI papersNLPneural networksAI podcastresearch papersAI trendstransformer modelsGPTAI newstech podcastcomputer visionAI breakthroughsML modelsdata scienceAI toolsgenerative AIAI updatesresearch insightsAI developmentsacademic AIML research
  • ok logo

Скачать Medical SAM3: A Foundation Model for Universal Prompt-Driven Medical Image Segmentation бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Medical SAM3: A Foundation Model for Universal Prompt-Driven Medical Image Segmentation или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Medical SAM3: A Foundation Model for Universal Prompt-Driven Medical Image Segmentation бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Medical SAM3: A Foundation Model for Universal Prompt-Driven Medical Image Segmentation

Researchers have developed a new artificial intelligence tool called Medical SAM3 designed to automatically identify and outline specific body parts or diseases in medical images. While previous models worked well on regular photos, they often struggled with medical scans like X-rays, ultrasounds, and MRIs unless a human manually drew a box around the target first. To solve this, the team retrained an existing model using a massive collection of data from ten different types of medical imaging. This updated system can now accurately find and highlight complex details, such as tumors or blood vessels, simply by being told what to look for in text. Tests showed that Medical SAM3 performs much better than the original version, proving it can act as a reliable assistant for doctors by finding medical targets without needing extra manual hints.

https://arxiv.org/pdf/2601.10880
https://github.com/AIM-Research-Lab/M...

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]