03 模型论文指出，SAM是可提示分割模型，包括3部分:图像编码器、灵活提示编码器和快速掩码解码器SAM建立在Transformer视觉模型的基础上，并在实时性能方面进行了一定的权衡。图像编码器(Image encoder): 受可扩展性和强大的预训练方法的启发，团队使用MAE预训练的视觉转换器，该转换器最低限度地适用于处理高分辨率输入。
第1部分是SAM简介:我们会简要介绍SAM模型是什么,以及它如何革新了图像分割领域。 第2部分是SAM推理:在这部分,我们将识别并解释构成SAM模型的主要组件,包括图像编码器、提示编码器以及掩码解码器的作用。 第3部分是SAM训练:我们将介绍用于训练SAM模型的损失函数,如focal loss和dice loss,它们如何帮助模型提升分割的精确...
SAM(Spatial Attention Module)是一种用于图像分割的模型,由香港中文大学的研究团队提出。 SAM 模型的核心是注意力机制。它通过在卷积层之间加入注意力模块,使网络能够自适应地选择特征图中最相关的信息。这样可以提高模型的准确性和鲁棒性。 具体来说,SAM模型将输入图像经过编码器编码,得到不同层次的特征图。在特征图...
SAM 做了图像分割的基础工作,推动更多应用层 05 SAM 应用领域 SAM 模型可以用在数据标注及标注相关的衍生应用,也可以其他大模型的结合。 图像分割任务 SAM 与其他大模型的结合,图像处理相关。 视频分割任务 医学图像分割任务 从医学影像中提取临床相关信息。例如,放射学家可以使用机器学习来增强分析,通过将图像分割成...
SAM图像分割（图片来源:SAM）SAM模型之所以在计算机视觉领域产生重要影响，是因为图像分割是许多任务中的基础步骤，比如自动驾驶、人脸识别、车牌识别等都有用到。在这些应用过程中，从目标检测、分割再到识别的整个流程，由算法自动完成，无需人工干预，而SAM模型正是专攻其中的图像分割。虽然SAM是图像分割的代表性模型，...
Meta 的 FAIR 实验室刚刚发布了 Segment Anything Model (SAM),这是一种最先进的图像分割模型,旨在改变计算机视觉领域。 SAM 基于对自然语言处理 (NLP) 产生重大影响的基础模型。 它专注于可提示的分割任务,使用提示工程来适应不同的下游分割问题。 为什么我们对 SAM 如此兴奋?
该模型首先将图像转换为图像嵌入,该图像嵌入允许从提示有效地生成高质量的掩模。SamPredictor类为模型提供了一个简单的接口,用于提示模型。它允许用户首先使用set_image方法设置图像,该方法计算必要的图像嵌入。然后,可以通过预测方法提供提示,以根据这些提示有效地预测掩码。该模型可以将点提示和框提示以及上一次预测迭代...
SAM,零样本分割图像中一切对象 4月 6 号,Meta 发布 Segment Anything Model(SAM),该模型可以用于分割图像中的一切对象,即使是训练数据中没有见过的对象。 SAM 可以使用各种输入提示包括点击,框选和文字,指定要在图像中分割的内容。对于不明确的提示,比如到底要分割出人穿的衣服还是整个人,SAM 会生成多个分割掩码。
总之，Meta 发布的首个图像分割基础模型 SAM 将 NLP 领域的 prompt 范式引入 CV 领域，实现一键抠图功能，为计算机视觉领域带来全新的范式。SAM 的出现预示着计算机视觉领域将迎来技术创新和应用革命，可能会重塑我们对图像处理和识别的认知。随着 SAM 的推广和应用，计算机视觉领域有望实现更高水平的自动化和智能化。
跟语言大模型一样,需要给 SAM 模型一个prompt提示,这个提示可以是一个点(point),也可以是几个点(points),也可以是一个框(box),也可以是一个文本(text),而SAM就根据prompt提示分割目标物体,就像下面这样: SAM的概览图,一个重量级的图像编码器输出图像嵌入,然后可以被多种输入提示高效查询以产生对象掩码,实现了...