SAM 源自于 2023 年 Meta 的 Segment Anything (SA) 项目。该项目发现在 NLP 和 CV 领域中出现的基础模型表现出较强的性能，研究人员试图建立一个类似的模型来统一整个图像分割任务。然而，在分割领域的可用数据较为缺乏，这与他们的设计目的不同。因此，如图 1 所示，研究者将路径分为任务、模型和数据三个步骤。
在Low-Contrast Scene方面,SAM模型已经被应用于多个领域,包括伪装目标分割、植物表型学、弱监督伪装物体分割和玻璃分割等任务。在伪装目标分割方面,SAM模型的表现与其他领先的基于Transformer的模型相比稍逊,需要结合领域专业知识来提高其性能。在植物表型学方面,SAM模型通过与四个后处理步骤相结合,能够识别仅带有叶子对象的...
【语义分割】一篇看完就懂的最新深度语义分割模型综述 来源:AI算法修炼营 引言 语义分割结合了图像分类、目标检测和图像分割,通过一定的方法将图像分割成具有一定语义含义的区域块,并识别出每个区域块的语义类别,实现从底层到高层的语义推理过程,最终得到一幅具有逐像素语义标注的分割图像。 图像语义分割方法有传统方法和...
Pinheiro 等人采用多示例学习模型构建图像标签与像素之间的关联性,首先使用 ImageNet图像级标签对模型进行训练,利用 CNN 生成特征平面,然后将这些特征平面通过聚合层对模型进行约束,该模型得到了很好的分割结果。 总结 本文主要对于图像语义分割技术的研究发...
一、基于全卷积的对称语义分割模型: 1.FCN 主要特点: 不含全连接层(fc)的全卷积(fully conv)网络。从而可适应任意尺寸输入。 引入增大数据尺寸的反卷积(deconv)层,能够输出精细的结果。 结合不同深度层结果的跳级(skip)结构。同时确保鲁棒性和精确性。
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...
任务不可知的基础模型的这一新的研究趋势是最近由一个被称为segment anything model (SAM)的模型引发的,该模型是为一般图像分割而设计的。SAM 是一个可提示的模型,使用可提示的分割任务对 1100 万张图像进行了超过 10 亿个掩码的训练,从而实现了强大的零样本泛化。
特征提取:CNN能够自动从原始图像中提取出丰富的特征信息,这些特征对于后续的分割任务至关重要。通过多层的卷积和池化操作,CNN能够捕捉到图像中的边缘、纹理、形状等多种特征。 端到端训练:基于CNN的图像分割与语义分割模型通常采用端到端的训练方式,即模型可以直接从原始图像输入到最终的分割结果输出,无需人工干预。这种...
例如,在[74]中,提出了一种称为Panoptic-Fusion的全景分割模型,这是一种结合了stuff和thing的在线体积语义建图系统。为了预测背景区域(stuff)的类标签并单独分割任意前景目标(thing),它首先通过融合语义和实例分割输出来预测输入RGB帧的像素全景标签。类似地,在[75]中,Faraz等人专注于提高网络的泛化能力,以从单目RGB...
对于真实世界场景，SAM展现了在物体检测、物体计数和移动物体检测中的潜力。在评估的多种真实世界分割场景中，它展示了在常见场景中的优秀泛化能力，但在低对比度和复杂场景中仍需更强的先验知识。例如，SAM在民用基础设施缺陷评估中检测混凝土结构的裂缝，与基线模型UNet进行对比分析。复杂场景中，SAM在隐蔽...