SAM 主要由三个组件构成：图像编码器（ImageEncoder）、提示编码器（PromptEncoder）、和解码器（MaskDecoder）。图像编码器使用 MAE 进行预训练，整个 SAM 在拥有 11 亿标注的训练集 SA-1B 上进一步进行微调，训练时使用了 Focal loss 和 Dice loss 的组合。推理时，测试图片 x 首先由图像编码器进行编码，然后给...
最后,SAM 可以针对不同种类、不同颗粒度的提示 Prompt,展现出多样化的分割能力,因此当缺乏下游任务的提示信息时,无监督适应将非常具有挑战性。 图1 SAM 在大规模数据集上进行预训练,但存在泛化性问题。我们使用弱监督的方式在各种下游任务上对 SAM 进行自适应 为了应对上述挑战,我们提出了一种具有锚点正则化和低秩...
其中,Segment Anything Model(SAM)是最先进的图像分割基础模型。 图SAM 在多个下游任务上表现不佳 但是最近的研究表明,SAM 在多种下游任务中并非具有很强的鲁棒性与泛化性,例如在医学图像、伪装物体、添加干扰的自然图像等领域表现较差。这可能是由于训练数据集与下游的测试数据集之间存在较大的域差异(Domain Shift)...
SAM-6D 利用分割一切模型的零样本分割能力,生成了所有可能的候选对象,并设计了一个新颖的物体匹配分数,以识别与目标物体对应的候选对象。 SAM-6D 将姿态估计视为一个局部到局部的点集匹配问题,采用了一个简单但有效的 Background Token 设计,并提出了一个针对任意物体的两阶段点集匹配模型;第一阶段实现粗糙的点集匹...
第一个针对「Segment Anything」大模型的域适应策略来了!相关论文已被CVPR 2024 接收。 引言 大语言模型(LLMs)的成功激发了计算机视觉领域探索分割基础模型的兴趣。这些基础分割模型通常通过 Prompt Engineer 来进行 zero/few 图像分割。其中,Se...
第一个针对「Segment Anything」大模型的域适应策略来了!相关论文已被CVPR 2024 接收。 引言 大语言模型(LLMs)的成功激发了计算机视觉领域探索分割基础模型的兴趣。这些基础分割模型通常通过 Prompt Engineer 来进行 zero/few 图像分割。其中,Segment Anything Model(SAM)是最先进的图像分割基础模型。
第一个针对「Segment Anything」大模型的域适应策略来了!相关论文已被 CVPR 2024 接收。 引言 大语言模型(LLMs)的成功激发了计算机视觉领域探索分割基础模型的兴趣。这些基础分割模型通常通过 Prompt Engineer 来进行 zero/few 图像分割。其中,Segment Anything Model(SAM)是最先进的图像分割基础模型。
为了解决这个问题,我们提出了一个基于SAM语义辅助的底层视觉知识蒸馏新方法,SAM4IR。SAM4IR在训练过程中融合了SAM的细粒度结构先验,在推理过程中依然保留原始IR模型结构。具体来说,我们在现有的IR模型的输出端级联一个后端IR模型,同时基于前端IR模型的输出采用SAM提取细粒度结构先验,并融合到后端IR模型。我们把增强后...
Meta团队提出的「分割一切」（SAM）模型，让学术圈直呼CV不存在了。ICML：DALL·E、GLIDE、BLIP 在ICML中，h5-index为268，h5-median为424。在前20篇高被引的论文中，优秀的产出成果分散在2019-2023年之间。在GAN之后，Ian Goodfellow团队又提出了「自注意力生成对抗网络」（SAGAN），在GAN的基础上引入了自注意力...
因此,来自跨维智能、香港中文大学(深圳)、华南理工大学的研究人员提出了一个新颖的零样本 6D 物体姿态估计框架 SAM-6D。该论文目前已被 CVPR 2024 接受。 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2311.15707.pdf 代码链接: https://github.com/JiehongLin/SAM-6D ...