该模块从CLIP的定位信息中提取点框提示,以引导SAM生成精确的Mask,并将这些Mask与CLIP的结果进行融合,以实现细粒度的分割。 在多个数据集上的广泛实验证实了ClipSAM可以实现最先进的零样本异常分割结果。尤其是在MVTec-AD数据集上,ClipSAM在像素 Level 的AUROC方面比基于SAM的方法提高了+19.1,在F1最大值方面提高了+...
CLIP主要关注全局特征对齐,导致对局部异常的分割不精确;而SAM则倾向于生成大量冗余Mask,需要复杂的后处理。为了解决这些问题,研究人员提出了一种新的协作框架ClipSAM。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...
ClipSAM的核心思想是利用CLIP的语义理解能力进行异常定位和粗略分割,然后以此作为SAM细化分割结果的提示约束。 📝在ClipSAM中,作者提出了一种创新的统一多尺度跨模态交互(UMCI)模块。这个模块能够在多个尺度的CLIP上将语言与视觉特征进行交互,从而更准确地推理出异常位置。此外,作者还设计了一种新颖的多级掩模细化(MMR)...
因此,在ClipSAM框架中,使用S = Sb ∪ Sp作为SAM的提示集。在原始图像I和空间提示S作为输入时,SAM生成编码特征zi和zs。然后,SAM内部的解码器输出精化的掩膜和相应的置信度分数: 每个框共享相同的点约束,从而产生q个不同的分割掩膜。在ClipSAM框架中,SAM被配置为对每个框生成三个具有不同置信度分数的掩膜,最终...
CLIP+SAM 支持22K个开放类别 上海AI Lab最新开源#机器学习 #人工智能 #深度学习 #CLIP #SAM - Si磕AI论文女算法于20240109发布在抖音,已经收获了9.9万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
SAM 为何要与 CLIP 联姻？SAM[1] 顾名思义，是一个专门用来进行图像分割的模型，如下图 1 所示：▲图1：SAM 模型结构以及功能展示。SAM 在海量的分割数据集上进行了训练，具有极强的图像理解和分割能力，但是，SAM 因为没有太多文本信息的加成，学到的更多是**空间理解能力 (spatial understanding)**，会看不...
复旦大学的研究团队提出了创新性的ClipSAM框架，旨在通过统一多尺度跨模态交互和多级Mask细化模块，显著提升语义分割的性能，尤其在零样本异常分割任务中表现出色。这一框架结合了基础模型CLIP和SAM的优势，通过CLIP的语义理解能力定位异常并进行粗略分割，然后利用SAM的细化能力生成更精确的分割结果。具体来说，...
SAM和CLIP在各种视觉任务中取得了显著的进展,展示了在分割和识别方面令人瞩目的泛化能力。SAM特别之处在于,它使用了一个庞大的带有Mask标签的数据集进行训练,使得它可以通过交互式Prompt对广泛的下游任务进行高度适应。另一方面,CLIP通过训练数十亿个文本-图像对,获得了前所未有的在零样本视觉识别方面的能力。这导致了大...
我们的出口业务服务 致力于管道和管件的开发、生产和出口,重点是综合产品设计、研发和生产服务: 定制解决方案 OEM/ODM 我们是家用管道和配件的专业制造商。 专业的售后服务保证和及时的备件交付。 我们拥有严格的质量控制体系。 所有产品 给我们发邮件 sales@sam-uk.com ...
G鲲鹏展翅Y创建的收藏夹文献综述内容:【强推】最新多模态大模型教程了,VIT、Clip、SAM等模型实战,精讲多模态大模型原理,包教包会,看完你就全面了解 人工智能|深度学习|transformer,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览