具体而言,作者提出了一个Open-Vocabulary SAM,它是一个受SAM启发的模型,用于同时进行交互式分割和识别,利用两个独特的知识传输模块:SAM2CLIP和CLIP2SAM。前者通过蒸馏和可学习 Transformer Adapter 将SAM的知识转移到CLIP,而后者将CLIP的知识转移到SAM,从而增强其识别能力。 在各种数据集和检测器上的广泛实验表明,Open...
首先,我们通过 SAM2CLIP 从 SAM 编码器向 CLIP 编码器蒸馏知识。这一蒸馏过程不是直接在 CLIP 编码器上执行,CLIP 编码器保持冻结以保持其现有知识,而是在一个轻量级的类变压器适配器上进行,使用像素级蒸馏损失。适配器以多尺度特征为输入,目的是使 CLIP 特征与 SAM 表示对齐。在解码方面,CLIP2SAM 模块将冻结的 ...
ClipSAM的核心理念是利用CLIP的语义理解能力进行异常定位和粗略分割,然后将这些信息作为SAM的提示约束,以改进异常分割结果。具体来说,ClipSAM引入了一个统一的多尺度跨模态交互(UMCI)模块,该模块在CLIP的多个尺度上与视觉特征进行交互,推理出异常位置。此外,ClipSAM还设计了一个新的多级Mask细化(MMR)模块。该模块利用...
具体而言,作者提出了一个Open-Vocabulary SAM,它是一个受SAM启发的模型,用于同时进行交互式分割和识别,利用两个独特的知识传输模块:SAM2CLIP和CLIP2SAM。前者通过蒸馏和可学习 Transformer Adapter 将SAM的知识转移到CLIP,而后者将CLIP的知识转移到SAM,从而增强其识别能力。 在各种数据集和检测器上的广泛实验表明,Open...
首先,我们通过 SAM2CLIP 从 SAM 编码器向 CLIP 编码器蒸馏知识。这一蒸馏过程不是直接在 CLIP 编码器上执行,CLIP 编码器保持冻结以保持其现有知识,而是在一个轻量级的类变压器适配器上进行,使用像素级蒸馏损失。适配器以多尺度特征为输入,目的是使 CLIP 特征与 SAM 表示对齐。在解码方面,CLIP2SAM 模块将冻结的...
CatLIP:使用分类损失的高效CLIP | 论文简读第25期,简记一篇Apple出品的CLIP训练加速工作CatCLIP链接。动机:CLIP的图-文对比学习损失(InfoNCE)需要大量负样本,限制了训练的效率,即使SigLIP通过Sigmoid Loss提高了效率,还是它还是需要负样本,效率不高。解法:如图2,把InfoNCE损失改成了图像多分类损失,每张图的caption经过...
Soft Clip，是指虽然比对不到基因组，但是还是存在于SEQ (segment SEQuence)中的序列，此时CIGAR列对应的S(Soft)的符号。直白点说，就是虽然比对不上参考基因组，但是在BAM/SAM文件中的reads上还是存在的序列（并没有被截断扔掉的序列）。Hard Clip，同样的，就表示比对不上并且不会存在于SAM/BAM文件...
Clip 的含义: Clip 作为名词讲,有剪下来的东西的意义,在SAM/BAM 比对文件里面,用于描述那些一条序列上,在序列两端,比对不上的碱基序列(还是很形象的,一条上比对不上的部分,就给剪下来扔掉的感觉,嚯嚯嚯嚯)。 Clip 分为Soft Clip和Hard Clip,同样都是Clip(比对不上的碱基序列),两者有什么区别呢?先看一下官...
图文模态对齐模型如 CLIP\ ALBEF\ BLIP 图文转换与多模型LLM如BLIP2 \ LLaVa 多模态增强的CV大模型 如 SAM、DINOV2 可以一致确认的是 大模型在各类型数据的泛化能力更优,但精度方面在不同的数据表现不同,总之更适合全场景、鲁棒,而非特定应用,同时需要的计算资源普遍很高。