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...
Meta 多次强调了最新模型 SAM 2 是首个用于实时、可提示的图像和视频对象分割的统一模型，它使视频分割体验发生了重大变化，并可在图像和视频应用程序中无缝使用。SAM 2 在图像分割准确率方面超越了之前的功能，并且实现了比现有工作更好的视频分割性能，同时所需的交互时间为原来的 1/3。该模型的架构采用创新的流...
Mask2Former是一个通用的图像分割模型,将语义分割、实例分割和全景分割任务统一到一个框架中。该模型引入了一个掩码注意力变换器,其中注意力机制应用于掩码标记。这使得模型能够专注于重要区域并相应地进行分割。 优点: 统一框架:可以高效处理多种分割任务。 高准确度:在各种基准测试中取得了最先进的结果。 缺点: 复...
因此,借鉴先前的弱监督域自适应工作,我们提出使用三种弱监督方式,包括边界框 box、稀疏点标注 point 和粗分割多边形 coarse mask。在 SAM 中,这些弱监督方式与 prompt 输入完美匹配,可以无缝集成弱监督以适应 SAM。 4. 低秩权重更新 基础模型庞大的编码器网络使得更新所有模型的权重变得异常困难。然而,许多现有研究表...
因此,借鉴先前的弱监督域自适应工作,我们提出使用三种弱监督方式,包括边界框 box、稀疏点标注 point 和粗分割多边形 coarse mask。在 SAM 中,这些弱监督方式与 prompt 输入完美匹配,可以无缝集成弱监督以适应 SAM。 4. 低秩权重更新 基础模型庞大的编码器网络使得更新所有模型的权重变得异常困难。然而,许多现有研究表...
LiDAR点云分割一直是一个很经典的问题，学术界和工业界都提出了各种各样的模型来提高精度、速度和鲁棒性...
第一个针对「Segment Anything」大模型的域适应策略来了!相关论文已被CVPR 2024 接收。 引言 大语言模型(LLMs)的成功激发了计算机视觉领域探索分割基础模型的兴趣。这些基础分割模型通常通过 Prompt Engineer 来进行 zero/few 图像分割。其中,Se...
Meta四月份发布的「分割一切模型（SAM）」效果，它能很好地自动分割图像中的所有内容 Segment Anything 的关键特征是基于提示的视觉 Transformer（ViT）模型，该模型是在一个包含来自 1100 万张图像的超过 10 亿个掩码的视觉数据集 SA-1B 上训练的，可以分割给定图像上的任何目标。这种能力使得 SAM 成为视觉领域的...
通用视觉模型,中科院自动化所出品。 比Meta的「分割一切模型」(SAM)更快的图像分割工具,来了! 最近中科院团队开源了FastSAM模型,能以50倍的速度达到与原始SAM相同的效果,并实现25FPS的实时推理。 该成果在Github已经获得2.4K+次星标,在Twitter、PaperswithCode等平台也受到了广泛关注。
来自智源，模型名为SegVol，划重点：是第一次实现同时支持框（box）、点（point）和文本（text） prompt进行任意尺寸原分辨率的3D体素分割。要知道，此前深度学习在医学图像分割方面已经取得了显著进展，但仍然缺乏一种能够通用分割各种解剖类别、易于用户交互的基础分割模型。而SegVol正是一种通用的交互式医学体素图像...