因此，两个模型虽然都具备图像理解能力，但却着重于不同的方面：SAM 更偏视觉一些，强调局部性和空间能力；CLIP 更偏语言一些，强调整体性和语义能力。通过两个模型的融合，取长补短，打造一个兼具两类特性的视觉编码器，便是本文联姻两大模型的最大动机。更进一步地，目前火出圈的多模态大模型如 GPT-4V 的开源...
具体而言,我们引入了开放词汇表 SAM(Open-Vocabulary SAM),一种受 SAM 启发的模型,旨在同时进行交互式分割和识别,并利用两个独特的知识转移模块:SAM2CLIP 和 CLIP2SAM。前者通过蒸馏和可学习的变压器适配器将 SAM 的知识适配到 CLIP 中,而后者则将 CLIP 的知识转移到 SAM 中,增强其识别能力。在各种数据集和检...
随着基础模型如CLIP和SAM的出现,零样本异常分割取得了显著的进展。如图1所示,基于CLIP的方法,通过比较图像块令牌和文本令牌之间的相似性来确定每个块的异常分类。 虽然CLIP具有强大的语义理解能力,但它是通过对齐语言和视觉的全局特征来实现的,使其在细粒度分割任务上不太适用 由于异常通常表现为对象的特定区域,CLIP固有...
具体而言,我们引入了开放词汇表 SAM(Open-Vocabulary SAM),一种受 SAM 启发的模型,旨在同时进行交互式分割和识别,并利用两个独特的知识转移模块:SAM2CLIP 和 CLIP2SAM。前者通过蒸馏和可学习的变压器适配器将 SAM 的知识适配到 CLIP 中,而后者则将 CLIP 的知识转移到 SAM 中,增强其识别能力。在各种数据集和检...
Segment-Anything-U-Specify 使用sam和clip模型完成图像任意指定类别的实例分割,后续扩展到可以指定多个类别 github.com/MaybeShewill-CV/segment-anything-u-specify @爱可可-爱生活 欢迎爱可可老师翻牌子[嘻...
本文第一次提出了CLIP和SAM协作(ClipSAM)框架来解决零样本异常分割任务,在MVTec AD和VisA数据集上实现了最佳分割性能。 点击关注 @CVer官方知乎账号,可以第一时间看到最优质、最前沿的CV、AI工作~ClipSAM Clip…
由于CLIP 模型的既定图像分辨率的限制,本文不采取“向 CLIP 合并 SAM”的做法,而采用了“向 SAM 合并 CLIP”。 先准备好经过训练的 SAM 和 CLIP 各组件: SAM:图像编码器,提示编码器,轻量的分割掩码解码器 ()。 CLIP: 图像编码器,文本编码器。
本项目介绍了开放项目SAM,这是一个结合了CLIP和SAM模型的框架,用于提高图像分割和识别的能力。CLIP模型是一种基于对比学习的神经网络模型,用于学习图像和文字之间的关系,而SAM模型则是一种序列建模方法,用于对图像进行分割和识别。通过将这两种模型结合,Open-Vocabulary SAM可以在更广泛的词汇范围内进行图像分割和识别,...
DreamLIP:用合成数据训练CLIP | CLIP使用的图片caption往往不能完全描述图中细节,此文链接提出用多模态大模型为图片生成多句详细的caption,再做细粒度对比学习,在30M图片数据上训练的DreamLIP效果超过了使用400M图片的CLIP。(论文简读第26期) 细节: 1. 使用的MLLM:InstructBLIP、LLaVA-v1.5和GPT4-V; ...
2️⃣评测:作者用MiniGPT4-v2评测,发现即使在像素预测任务上微调桥接模块和LLM的参数,模型重建像素的能力依然不佳,平均绝对误差能达到20.38,恢复的图像一团糊(p2、p3)。 3️⃣怎么学:作者发现在像素预测任务上训练的时候,用LoRA微调的方式更新视觉编码器(CLIP)的权重提升 ...