SAM 分割需要 Prompt 输入来指示出待分割的目标对象，但可能会存在颗粒度模糊的问题。Prompt 工程可以以完全自动化的方式实现，也可以通过人工交互实现。1) 完全自动生成 Prompt 我们首先使用网格密集采样点作为 prompt 输入，通过 Anchor model 生成初始阶段分割的 masks，剔除 IoU 和稳定性得分低的 mask，然后进行非...
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 ...
此外， EfficientSAM-S 在 COCO box 仅比 SAM 低 1.5 mIoU，在 LVIS box 上比 SAM 低 3.5 mIoU，参数减少了 20 倍。本文还发现，与 MobileSAM 和 SAM-MAE-Ti 相比，EfficientSAM 在多次点击（multiple click）方面也表现出了良好的性能。表 5 展示了零样本实例分割的 AP、APS、APM 和 APL。研究者将...
SAM 2的处理速度提高了大约六倍,能够更快地生成分割掩模,适用于需要快速响应的应用场景。 支持视频分割: 除了图像分割之外,SAM 2还支持视频中的对象分割,为视频处理和分析提供了强大的工具。 实时处理能力: SAM 2非常适合于需要实时处理的应用场景,如增强现实(AR)和虚拟现实(VR)应用,能够实时分割用户周围的环境。
SAM就是一类处理图像分割任务的通用模型。与以往只能处理某种特定类型图片的图像分割模型不同，SAM可以处理所有类型的图像。“在SAM出现前，基本上所有的图像分割模型都是专有模型。”杨戈补充道，“打个比方，在医学领域，有专门分割核磁图像的人工智能模型，也有专门分割CT影像的人工智能模型。但这些模型往往只在分割...
Meta AI的研究团队开发了一个新的模型架构,该模型能够接收各种提示(如点、框、文本等)来执行图像分割任务。这跳脱了传统的分割任务的局限性,使得分割任务变得更加简单。 SAM模型使得高级图像分割技术变得更加易于使用和普及,让非专业人士也能轻松处理复杂的图像分割任务。 演示效果 任务介绍 传统的分割任务 传统的图像...
SAM概述 分割任何模型 (Segment Anything Model - SAM) 是一种突破性的图像分割模型,可实现具有实时性能的快速分割。它构成了 Segment Anything 项目的基础,该项目引入了用于图像分割的新任务、模型和数据集。SAM 被设计为可提示的,允许它将零样本转移到新的图像分布和任务。该模型在 SA-1B 数据集上进行训练,该...
Meta公司提出的分割一切模型(SAM)于2023年取得重要突破,在图像分割领域获得了优异的性能,以至于被称为图像分割终结者。 《中国图象图形学报》2024年第6期《图像图形学年度报告综述专刊》论文“分割一切模型SAM的潜力与展望: 综述”(作者:王淼,黄智忠,何晖光,卢...
不过，瑞莱智慧RealAI要来“泼泼冷水”了。RealAI算法团队刚刚研究发现，只要在图片上添加一些对抗样本，SAM模型“分割一切”的本事，就会瞬间失灵。原本SAM可以很好地自动分割图像中的所有内容：给图像添加干扰非常微小的对抗噪声后，SAM就只会“瞎割一气”：下图同理：这充分说明：尽管SAM模型功能十分强大，但也同样...
【SAM(Segment Anything Model)】是一种革命性的图像分割技术,展现出了惊人的“检测一切、分割一切、生成一切”的能力,为图像处理和计算机视觉带来了革命性的变革。 它通过用户交互式地标注图像中的特定对象,实现了对图像内容的精确分割。这一模型在多种场景下展现出了卓越的适应性和泛化能力,尤其是在处理复杂背景和...