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C-RADIOv4开源：蒸馏 DINOv3 与 SAM3，参数量仅 1/10 性能却不相上下
作者丨我爱计算机视觉来源丨我爱计算机视觉编辑丨极市平台在视觉基础模型（Vision Foundation Models, VFM）的演进过程中，英伟达研究院（NVIDIA Research）的 RADIO 系列一直是一个独特的存在。
补齐SAM3最后一块短板！无需Qwen3-VL等大模型当翻译
SAM的可提示分割SAM3 把自然图像的零样本分割能力拉到新高度，还可以使用开放词汇文本或视觉提示来检测、分割和跟踪图像和视频中的所有匹配对象。但是 SAM3 的语义理解能力真的足够吗？如上图所示，SAM1/2 中的可提示视觉分割需要用户的多次交互提示。
SAM3 提示词 图片分割 ComfyUI 懒人整合包
SAM3github地址：https://github.
清华数学系大神跳槽OpenAI！曾主导SAM与Llama开发
刚刚，毕业清华大学数学系，曾在Meta FAIR工作3.75年、主导过SAM与Llama多项核心工作的研究员张鹏川宣布离职。
清华数学系大神跳槽OpenAI，曾主导SAM与Llama开发，Sora负责人：欢迎加入
刚刚，毕业清华大学数学系，曾在Meta FAIR工作3.75年、主导过SAM与Llama多项核心工作的研究员张鹏川宣布离职。
Meta 给我们多少惊喜？SAM3开源：一个模型统一检测、分割与跟踪！
视频可提示细粒度分割原文链接：「链接」还记得年初那个无需微调就能“理解”任意图片的DINOv3吗？当时就感叹到Meta 在自监督视觉领域的暴力美学又将引领新一代的视觉大模型。
视觉大模型SAM3微调实战，自定义数据集Lora微调教程！
SAM3通用性强，但直接应用于垂直业务时识别精度往往不足，全量微调又因8.48亿参数不切实际。本文以登高作业安全带识别为例，演示了LoRA微调路径：仅训练0.28%的参数（约235万），即可让SAM3学会区分“登高”与“非登高”人员，同时保持原有分割能力。
Meta「分割一切」进入3D时代!图像分割结果直出3D,有遮挡也能复原
克雷西 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAIMeta的“分割一切”，这回给3D建模带来了新的范式——现在，图像分割得到的切片，可以直接转换成3D模型了。只要一张图，就能对里面的每个物体进行单独重建，有遮挡也不用怕。