AI-SEEYOU

Segment Anything Model 2 (SAM 2): ก้าวใหม่ของการแบ่งส่วนภาพสองมิติและสามมิติในวงการแพทย์ Segment Anything Model 2 (SAM 2): ก้าวใหม่ของการแบ่งส่วนภาพสองมิติและสามมิติในวงการแพทย์ วงการแพทย์ได้ก้าวเข้าสู่ยุคแห่งการปฏิวัติด้านเทคโนโลยีอย่างเต็มรูปแบบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการประมวลผลภาพทางการแพทย์ ซึ่งปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในการวินิจฉัยโรคและวางแผนการรักษา หนึ่งในความก้าวหน้าที่น่าจับตามองที่สุดในขณะนี้คือ Segment Anything Model 2 (SAM 2) ซึ่งเป็นแบบจำลองการแบ่งส่วนภาพที่มีประสิทธิภาพสูง และสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้กับภาพทางการแพทย์ทั้งแบบสองมิติและสามมิติ SAM 2 คืออะไร SAM 2 คือแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning Model) ที่พัฒนาต่อยอดมาจาก SAM รุ่นแรก โดยมีความสามารถในการแบ่งส่วนภาพ (Image Segmentation) ได้อย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพสูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับภาพที่มีความซับซ้อนสูง เช่น ภาพทางการแพทย์ SAM 2 สามารถเรียนรู้รูปแบบและลักษณะเด่นของวัตถุต่าง ๆ ภายในภาพได้อ...

การแบ่งส่วนภาพเรือด้วยกลไกความสนใจแบบผสมผสานและเครือข่ายการแสดงผลความละเอียดสูงที่มีประสิทธิภาพ การแบ่งส่วนภาพเรือด้วยกลไกความสนใจแบบผสมผสานและเครือข่ายการแสดงผลความละเอียดสูงที่มีประสิทธิภาพ การแบ่งส่วนภาพเรือด้วยกลไกความสนใจแบบผสมผสานและเครือข่ายการแสดงผลความละเอียดสูงที่มีประสิทธิภาพ ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) กำลังพัฒนาอย่างก้าวกระโดด การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ในด้านต่างๆ ก็เพิ่มมากขึ้นอย่างต่อเนื่อง หนึ่งในนั้นคือการประมวลผลภาพ (Image Processing) บทความวิจัย JMSE, Vol. 12, Pages 1411: Ship Segmentation via Combined Attention Mechanism and Efficient Channel Attention High-Resolution Representation Network นำเสนอวิธีการใหม่ในการแบ่งส่วนภาพเรือ (Ship Segmentation) โดยใช้กลไกความสนใจแบบผสมผสาน (Combined Attention Mechanism) และเครือข่ายการแสดงผลความละเอียดสูงที่มีประสิทธิภาพ (Efficient Channel Attention High-Resolution Representation Network) ซึ่งเป็นนวัตกรรมที่น่าสนใจและมีศักยภาพในการพัฒนาต่อยอดในอนาคต ความสำค...