单位：华东师范大学, 斯坦福, JHU, 港大等 代码：https:githubCccccczh404H-SAM 论文：https:arxivabs2403.1827

本文提出DiffewS框架旨在释放扩散模型在few-shot 语义分割中的潜力首先明确了将扩散模型应用于少射语义分割的四个关键问题：如何促进查询图像和支持图像之间的交互？如何有效地整合来自支持

本文是LLM系列文章，针对《Unleashing the Potential of Large Language Models as Prompt Optimizers: An Analogical Analysis with Gradie

本文是LLM系列文章，针对《Unleashing the Potential of Large Language Models for Predictive Tabular Tasks in Data Science》的翻译。释放大型语

1.论文介绍 Unleashing the Potential of SAM for Medical Adaptation via Hierarchical Decoding 通过分层解码释放 SAM 在医学适应方面的潜力 2024年 a

论文（CVPR）：Unleashing the Potential of SAM for Medical Adaptation via Hierarchical Decodi