说明：官方BraTS 2023细分绩效指标，

说明：使用UNet体系结构的多类分割

说明：DermoSegDiff:一种用于皮肤病变描绘的边界感知分段扩散模型（MICCAI 2023），

说明：泛亚山尼卡语形态分析仪分段归一化器（FST），

说明：Progetto di Garbage Segmentation-L.Verdoliva和D.Cozzolino教授（2022），

说明：游泳池中的卫星检测和图像分割项目作为图像处理课程的最后一个项目实施。，

说明：DL资源管理列表【2019年更新】，

说明：一个强大的CLI工具，用于PAGE-XML文件的可视化和编码，

说明：Jittor上的LUSSeg实现

说明：YoloDotNet是带有CUDA的Yolov8和ONNX运行时的C#.NET 7.0实现

说明：i386和AMD64的一系列体系结构标头，

说明：用于生物测量自动化的牙科射线照相分析，

说明：LanguageTool中的SRX分段规则，用于Ruby，

说明：使用Pytorch的语义图像分割，

说明：使用PyTorch的无监督图像分割，

说明：ML:AWS Sagemaker的监督和无监督学习，用于客户细分和活动预测，

说明：Medical image computing (MIC) is an interdisciplinary field, there are three essential medical image analysis techniques: medical image enhancement (MIE) and medical image segmentation (MIS).|医学图像计算 (MIC) 是计算机科学、信息工程、电气工程、物理学、数学和医学交叉的交叉学科领域。在 MIC 领域内，存在三种基本的医学图像分析技术：医学图像增强 (MIE) 和医学图像分割（MIS）。

说明：Medical image computing (MIC) is an interdisciplinary field, there are three essential medical image analysis techniques: medical image enhancement (MIE) and medical image segmentation (MIS).|医学图像计算 (MIC) 是计算机科学、信息工程、电气工程、物理学、数学和医学交叉的交叉学科领域。在 MIC 领域内，存在三种基本的医学图像分析技术：医学图像增强 (MIE) 和医学图像分割（MIS）。

说明：通过后续嵌入的无监督视频摘要，

说明：一种用于结构光视觉传感的鲁棒激光条纹提取方法，

说明：用于多类和多姿势人脸分割的数据集，

说明：[NeurIPS 2023]为语言监督语义分割架起语义鸿沟，

说明：分割是计算机视觉中的一个基本步骤吗？本报告旨在证明存在不应执行分割以获得更好结果的问题

说明：使用U-Net架构分割手部图像的计算机视觉项目。此外，Aitaca技术细分测试。

说明：该存储库包含我们的工作“图像分割的拓扑感知不确定性”的实现，NeurIPS 2023接受。，

说明：基于变分自动编码器的无监督区域自适应精确心脏MRI分割，

说明：表示抽象作为强化学习代理的激励：一个机器人抓取案例研究

说明：项目de ensino para o curso Ciéncia de Dados ministrado por mim na Hashtag

说明：T1加权离体小鼠脊髓白质和灰质分割，

说明：计算体成分断层摄影（Comp2Comp）。，