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...
该框架利用混合提示规范化来提高现代基础模型的适应性,从而无需领域特定的微调就能进行更精确的异常分割。作者在四个异常分割基准上进行了详细的实验,即 VisA [122],MVTecAD [123],MTD [124] 和 KSDD2 [125],并取得了最先进的性能。 He 等人 [126] 提出了第...
SAM是Meta AI开发的分割模型,是计算机视觉的第一个基础模型。SAM在包含数百万张图像和数十亿个掩码的大型数据语料库上进行了训练,因此非常强大。SAM是一种可提示的分割系统,可以在不需要额外训练的情况下对不熟悉的对象和图像进行零样本泛化,从而“剪切”任何图像中的任何对象。 0.简单功能测试 首先试用其demo, 确实...
总之，研究人员提出了SegVol，一个交互式的通用医学体素图像分割的基础模型。该模型是使用90k无标注数据和25个开源分割数据集训练和评估的。与最强大的传统体素分割方法nnU-net（自动为每个数据集配置参数）不同，SegVol的目的是将各种医学体素分割任务统一到一个单一的架构中。SegVol作为一个通用的分割工具能够对超过2...
分割精度提升: 相比原始的SAM模型,SAM 2在分割精度上有所提高,能够更准确地识别并分割图像和视频中的对象。 处理速度加快: 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。
与图像分割相比，视频提出了重大的新挑战。对象运动、变形、遮挡、光照变化和其他因素可能会因帧而异。由于摄像机运动、模糊和分辨率较低，视频的质量通常低于图像，这增加了难度。因此，现有的视频分割模型和数据集在为视频提供可比的「分割任何内容」功能方面存在不足。Meta 构建 SAM 2 和新 SA-V 数据集来解决这些...
YOLOv8 是于2023年1月10日推出的。截至目前,它是计算机视觉领域中用于分类、检测和分割任务的最先进模型。该模型在精度和执行时间方面都优于所有已知模型。 YOLOv8 与其他 YOLO 模型(来自 ultralytics)的比较 与以往所有的 YOLO 模型相比,ultralytics 团队在使该模型更易于使用方面做得非常出色,你甚至不再需要克隆...
每个RCU模块包括一个ReLU层和一个卷积层,网络结构中,每个分辨率下应用两个串联的RCU模块,用于提取该分辨率下的分割结果的残差,最后以相加的形式校正该分辨率下的原始分割结果。 (2) 多分辨率融合 下图是多分辨率融合部分的详细结构: 在给定了多分辨率下经过处理的分割结果后,各个结果将依次通过一个卷积层和一个上采样...
该研究将 SEEM 模型与 SOTA 交互式分割模型进行了实验比较,结果如下表 1 所示。 作为一个通用模型,SEEM 实现了与 RITM,SimpleClick 等模型相当的性能,并且与 SAM 的性能非常接近,而 SAM 用于训练的分割数据是 SEEM 的 50 倍之多。 与现有的交互式模型不同,SEEM 是第一个不仅支持经典分割任务,还支持各种用户...
一张图+文字输入想分割的物体，大模型几秒钟就能识别并搞定！只需输入想分割的对象如“擎天柱”，单个目标立刻就能被精准识别、快速切割：多个物体也是手到擒来，像是指定天空、水、树、草、女孩、龙猫（Chinchilla），同样能火速分割：表情包也没问题：这是来自厦门大学等机构的最新多模态基础感知大模型，一上来就...