多模态视觉大模型(Large Vision models)通过融合不同模态(如图像、文本)的信息实现更接近人类认知的智能。CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)和SAM(Segment Anything Model)作为代表性模型,分别从跨模态理解和图像分割方向推动了技术发展。 一、视觉大模型 什么是视觉大模型(Large
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...
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…
SAM-CLIP 学到了更加丰富的图像表示；SAM-CLIP 在图像分类任务上，取得了和 CLIP 不相上下的结果；同时使用两个头的话，SAM-CLIP 的语义分割能力得到了进一步增强。小结 SAM-CLIP 的出现可能标志着多模态基础模型的又一个重要技术节点。通过将 SAM（具有强大的空间理解能力）与 CLIP（具有强大的语义理解能力）相结...
CLIP+SAM,零样本异常分割新篇! 📝在零样本异常分割(ZSAS)任务中,CLIP和SAM等基础模型展现出了令人瞩目的性能。然而,这些模型也存在一些明显的不足: ✔️CLIP主要关注全局特征对齐,导致局部异常分割不够精确。 ✔️SAM在没有适当提示约束的情况下,可能会生成大量冗余掩码,增加后处理的复杂性。 为了克服这些...
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...
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，...
clip:**图文匹配** N过大,负样本采样(相似度较高)与正样本均衡 相似度高就是内积接近于1 优点:只要能生成向量,它就能找到相似度进行匹配。能够用到文本内容的信息。 DALL-E**文本生成图片** 中间向量具备了编码的意义 第一个模型,把图像打上token ...
2024爆火方向:多模态大模型,北大博士精讲多模态大模型原理、VIT、Clip、SAM等模型实战,看完即可全面了解——人工智能|深度学习|Transformer AIGC教程入门 3:33:21 吹爆!这绝对是哈工大最出名的大模型教程了,3小时讲清楚大模型发展史,以及如何提高模型性能,还学不会可以来打我!人工智能|神经网络|AI ...
🌟 除了检测算法，大型模型如CLIP、SAM、Stable Diffusion等也为毕业设计的创新提供了强大的支持。它们能够实现图像与文本之间的智能交互，为毕业设计的设计与技术融合带来全新的可能性，开拓了创新的空间。🔑 因此，想要在毕业设计中增加创新点，不妨尝试与最新的检测算法和大型模型技术相结合，挑战传统，引领潮流，...