最近 Meta 提出的分割一切模型（Segment Anything Model，SAM）突破了分割界限，极大地促进了计算机视觉基础模型的发展。SAM 是一个提示型模型，其在 1100 万张图像上训练了超过 10 亿个掩码，实现了强大的零样本泛化。许多研究人员认为「这是 CV 的 GPT-3 时刻，因为 SAM 已经学会了物体是什么的一般概念，甚至是...
AV-SAM 利用预训练音频编码器和图像编码器中跨音频和视觉特征的像素级视听融合来聚合跨模态表示。然后将聚合的跨模态特征输入 prompt 编码器和掩码解码器,生成最终的视听分割掩码。 最后是多模态视觉和开放词汇交互分割。参考文献 [44] 的方法如下图 22 所示,旨在使用仅文本输入的 CLIP 策略来完全取代手动点(manual...
作为首个全面介绍基于 SAM 基础模型进展的研究,该论文聚焦于 SAM 在各种任务和数据类型上的应用,并讨论了其历史发展、近期进展,以及对广泛应用的深远影响。 本文首先介绍了包括 SAM 在内的基础模型的背景和术语,以及对分割任务有重要意义的最新方法; 然后,该研究分析并总结了 SAM 在各种图像处理应用中的优势和限制,...
He 等人 [126] 提出了第一种方法(WSSAM),利用 SAM 进行弱监督隐蔽物体分割,解决了使用稀疏注释数据分割与周围环境融为一体的物体的挑战(参见图 8)。所提出的 WSSAM 包括基于 SAM 的伪标记和多尺度特征分组,以提高模型学习和区分隐蔽物体和背景。作者发现,仅使用 scribble 监督 [127],SAM 就可以生成足够好的分...
可见,设计通用的基础模型迫在眉睫。基础模型在广泛的数据上训练,因而能够适应各种下游任务。最近 Meta 提出的分割一切模型(Segment Anything Model,SAM)突破了分割界限,极大地促进了计算机视觉基础模型的发展。 SAM 是一个提示型模型,其在 1100 万张图像上训练了超过 10 亿个掩码,实现了强大的零样本泛化。许多研究...
作为首个全面介绍基于 SAM 基础模型进展的研究,本文聚焦于 SAM 在各种任务和数据类型上的应用,并讨论了其历史发展、近期进展,以及对广泛应用的深远影响。 人工智能(AI)正在向 AGI 方向发展,这是指人工智能系统能够执行广泛的任务,并可以表现出类似于人类的智能水平,狭义上的 AI 就与之形成了对比,因为专业化的 AI...
作为首个全面介绍基于 SAM 基础模型进展的研究,本文聚焦于 SAM 在各种任务和数据类型上的应用,并讨论了其历史发展、近期进展,以及对广泛应用的深远影响。 人工智能(AI)正在向 AGI 方向发展,这是指人工智能系统能够执行广泛的任务,并可以表现出类似于人类的智能水平,狭义上的 AI 就与之形成了对比,因为专业化的 AI...
作为首个全面介绍基于 SAM 基础模型进展的研究,本文聚焦于 SAM 在各种任务和数据类型上的应用,并讨论了其历史发展、近期进展,以及对广泛应用的深远影响。 人工智能(AI)正在向 AGI 方向发展,这是指人工智能系统能够执行广泛的任务,并可以表现出类似于人类的智能水平,狭义上的 AI 就与之形成了对比,因为专业化的 AI...
可见,设计通用的基础模型迫在眉睫。基础模型在广泛的数据上训练,因而能够适应各种下游任务。最近 Meta 提出的分割一切模型(Segment Anything Model,SAM)突破了分割界限,极大地促进了计算机视觉基础模型的发展。 SAM 是一个提示型模型,其在 1100 万张图像上训练了超过 10 亿个掩码,实现了强大的零样本泛化。许多研究...
可见,设计通用的基础模型迫在眉睫。基础模型在广泛的数据上训练,因而能够适应各种下游任务。最近 Meta 提出的分割一切模型(Segment Anything Model,SAM)突破了分割界限,极大地促进了计算机视觉基础模型的发展。 SAM 是一个提示型模型,其在 1100 万张图像上训练了超过 10 亿个掩码,实现了强大的零样本泛化。许多研究...