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 复杂架...
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 复杂架...
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式...
PP-LiteSeg就是这样一个同时兼顾精度与速度的SOTA(业界最佳)语义分割模型。它基于Cityscapes数据集,在1080ti上精度为mIoU 72.0时,速度高达273.6 FPS, (mIoU 77.5 时,FPS为102.6),超越现有CVPR SOTA模型STDC,真正实现了精度和速度的SOTA均衡。 图3 PP-LiteSeg精度/速度说明 空口无凭,欢迎优秀的你直接试用! 传送门:...
该模块的提出是为了解决医学图像分割过程中非器官图像出现假阳性的现象(意思就是输入一张没有目标器官的图像,经过模型测试,结果显示存在目标器官的假象)。这个分类指导模块就是将模型的最深层经过dropout,卷积,sigmoid等一系列的操作之后得到一个是否有目标器官的概率,再通过Argmax函数的帮助下得到一个{0,1}的...
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式内存（...
医学领域的通用分割模型来啦，发布即开源！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...
就在刚刚,Meta AI发布了Segment Anything Model(SAM)——第一个图像分割基础模型。 SAM能从照片或视频中对任意对象实现一键分割,并且能够零样本迁移到其他任务。 整体而言,SAM遵循了基础模型的思路: 1. 一种非常简单但可扩展的架构,可以处理多模态提示:文本、关键点、边界框。 2. 直观的标注流程,与模型设计紧密...
图像分割基础模型Segment Anything Model (SAM)。 图像分割(Segmentation)任务——主要识别图像中的哪些像素属于某个对象——是计算机视觉中的核心任务,广泛应用于分析科学图像、自动驾驶影像到手机APP编辑照片等各种应用中。但是为特定任务创建准确的分割模型通常需要领域专家进行高度专业化的工作,同时需要强大的算力与大量...
Segment Anything模型是一种新的图像分割模型,它可以在不需要大量标注数据的情况下,对图像中的任何物体进行分割。这种方法可以帮助计算机视觉领域的研究人员和开发人员更轻松地训练模型,从而提高计算机视觉应用程序的性能。 Segment Anything模型使用了一种名为“自监督学习”的方法,该方法可以在不需要大量标注数据的情况下...