ByteDance ได้เปิดตัวโปรเจ็กต์การแบ่งส่วนภาพใหม่ UniRef++ ซึ่งรวมวิธีการแบ่งส่วนภาพหลายวิธีเข้าด้วยกัน และมีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำของการแบ่งส่วนภาพ การผสมผสานระหว่างโมดูล UniFusion และรุ่น SAM มีความโดดเด่นเป็นพิเศษ ซึ่งช่วยเพิ่มความเร็วและความแม่นยำในการประมวลผลได้อย่างมาก UniRef++ ได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถอันทรงพลังในการแบ่งส่วนวัตถุรูปภาพและวิดีโอ ทำให้ผู้ใช้ได้รับโซลูชันการประมวลผลภาพที่สะดวกและมีประสิทธิภาพมากขึ้น และนำเสนอความก้าวหน้าครั้งใหม่ในด้านการประมวลผลภาพ
โปรเจ็กต์ UniRef++ ผสานรวมวิธีการแบ่งส่วนรูปภาพหลายวิธี การผสมผสานระหว่างโมดูล UniFusion และโมเดล SAM ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำของการแบ่งส่วนรูปภาพ UniRef++ มีประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมในการแบ่งส่วนรูปภาพอ้างอิงและวัตถุวิดีโอ ทำให้ผู้ใช้ได้รับโซลูชันการประมวลผลภาพที่สะดวกและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ดูข้อมูลโดยละเอียดได้ใน [ลิงก์กระดาษ](https://arxiv.org/pdf/2312.15715.pdf)
การเปิดตัวโครงการ UniRef++ ถือเป็นความก้าวหน้าที่สำคัญของ ByteDance ในด้านการประมวลผลภาพปัญญาประดิษฐ์ โดยมอบเครื่องมือการประมวลผลภาพขั้นสูงและมีประสิทธิภาพมากขึ้นแก่ผู้ใช้ ในอนาคต ฉันเชื่อว่า UniRef++ จะพัฒนาต่อไปเพื่อรองรับสถานการณ์การใช้งานที่หลากหลายยิ่งขึ้น และส่งเสริมความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยีการประมวลผลภาพ