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...
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 成为视觉领域的基础模型，并在超出视觉之外的领域也能产生应用价值。尽管有上述优点，但由于 SAM 中的...
作者的目标是通过引入三个相互关联的组件来构建一个分割的基础模型:一个可提示的分割任务、一个通过数据标注提供动力并能够通过提示工程实现一系列任务零样本迁移的分割模型(SAM),以及一个用于收集我们的数据集SA-1B(包含超过10亿个掩码)的数据引擎。 image-20240808235903510 只能说大佬的思路足够清晰,先提出问题,然后...
SAM是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，甚至是未知的物...
论文指出MetaAI的目标是通过引入三个相互关联的部分来构建一个用于图像分割的基础模型：1）可提示的图像分割任务。2）数据标注并通过提示实现零样本到一系列任务的分割模型SAM。3）拥有超过10亿个掩码的数据集-SA-1B。论文介绍Segment Anything(SA)项目主要包括了用于图像分割的新任务、模型和数据集。指出AI团队发现...
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...
SAM是一种基于深度学习的大型语言模型,具有强大的学习和泛化能力,可以从大量的数据中学习到物体的形态、纹理和其他特征,并能够适应不同的场景和任务需求。 SAM使用了一些先进的技术,如图像分割、目标检测和运动估计等。这些技术已经在计算机视觉和深度学习领域得到广泛应用,可以帮助SAM在不同的场景下实现高效、准确的物体...
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，但也同样存在安全风险。SAM虽然是一种新的CV范式，但算法本身仍然属于深度学习模型范畴，而深度学习模型本身就存在着易受对抗样本攻击的安全隐患。攻击者可以...
由 META AI 发表的 SAM 具有强大的 zero-shot 能力,可以分割任意物体和图像,也可以使用提示输入分割特定目标。 🔥 发布超轻量级语义分割模型 PP-MobileSeg :在 ADE20K 数据集上对比 SOTA 模型,PP-MobileSeg 的速度提升 42.3%、精度提升 1.5%、参数量减少 34.9%。 🔥 发布工业质检工具全流程解决方案 Quality...
SAM(Segment Anything Model),顾名思义,即为分割一切!该模型由Facebook的Meta AI实验室,能够根据文本指令或图像识别,实现对任意物体的识别与分割。它的诞生,无疑是CV领域的一次重要里程碑。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.02643 项目地址:https://github.com/facebookresearch/segment-anything ...