复旦大学提出ClipSAM | 统一多尺度跨模态交互+多级Mask细化模块让语义分割性能达到最佳 最近,基础模型如CLIP和SAM在零样本异常分割(ZSAS)任务上表现出色。然而,基于CLIP或SAM的ZSAS方法仍存在一些不可忽视的缺陷: CLIP主要关注不同输入之间的全局特征对齐,导致对局部异常部分的分割不精确; SAM倾向于生成大量冗余Mask,...
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...
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...
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...
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...
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...
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，...
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 我们成功了!把多模态大模型和机械臂结合到一起,效果很惊艳! ReadAir-LAB 强推!科大讯飞和中科院终于把多模态大模型讲明白了,CLIP、blip、blip2三种模型原理一口...
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 ...
SAM CLIP 目标检测 目标检测accuracy 1、目标检测评价指标: 准确率 (Accuracy),混淆矩阵 (Confusion Matrix),精确率(Precision),召回率(Recall),平均正确率(AP),mean Average Precision(mAP),交并比(IoU),ROC + AUC,非极大值抑制(NMS) 假设原始样本中有两类,其中:...