表 4 将 EfficientSAMs 与 SAM、MobileSAM 和 SAM-MAE-Ti 进行比较。在 COCO 上，EfficientSAM-Ti 的性能优于 MobileSAM。EfficientSAM-Ti 具有 SAMI 预训练权重，也比 MAE 预训练权重表现更好。 此外， EfficientSAM-S 在 COCO box 仅比 SAM 低 1.5 mIoU，在 LVIS box 上比 SAM 低 3.5 mIoU，参数...
1.背景sam分割一切模型在视觉上效果虽然很好,但由于比较耗费计算资源,限制了sam的应用场景。也有类似的加速方案,比如mobilesam和fastsam,meta ai提出参数更少,精度更高的EfficientSAM,减少推理时间接近20倍…
SAMI for EfficientSAM.在预训练之后,我们的编码器提取各种视觉任务的特征表示,而解码器被丢弃。特别地,为了构建用于分割任何任务的 efficient SAM 模型,我们采用 SAMI 预训练的轻量级编码器(如 ViT-Tiny 和 ViT-Small)作为图像编码器,并使用 SAM 的默认遮罩解码器作为我们的 EfficientSAM 的解码器,如图 2(底部)所...
在 COCO 上,EfficientSAM-Ti 的性能优于 MobileSAM。EfficientSAM-Ti 具有 SAMI 预训练权重,也比 MAE 预训练权重表现更好。 此外, EfficientSAM-S 在 COCO box 仅比 SAM 低 1.5 mIoU,在 LVIS box 上比 SAM 低 3.5 mIoU,参数减少了 20 倍。本文还发现,与 MobileSAM 和 SAM-MAE-Ti 相比,EfficientSAM ...
EfficientSAM是一项创新性的工作,旨在降低SAM模型的计算复杂性,使其在更广泛的实际应用中表现出色。该模型通过引入掩码图像预训练(SAMI)成功降低了SAM模型的计算复杂性,实现了速度提升20倍、参数减少20倍,同时性能仅损失约1.5mIoU。 该方法的关键步骤包括在ImageNet上进行SAMI预训练,然后在SA-1B上进行SAM微调,通过SAM...
YOLO 世界模型引入了先进的实时 UltralyticsYOLOv8-基于开放词汇检测任务的先进实时方法。这项创新可根据描述性文本检测图像中的任何物体。如下图所示，你提示鼻子、眼睛及舌头，世界模型则会给出相应的位置。而EfficientSAM是一种轻量级快速 SAM 模型，具有良好的性能，与SAM相比，推理速度加快20倍！参数减少20倍！两者...
EfficientSAM: Leveraged Masked Image Pretraining for Efficient Segment Anything News [Jan.12 2024] ONNX version of EfficientSAM including separate encoder and decoder is available on the Hugging Face Space (thanks to @wkentaro Kentaro Wada for implementing onnx export) [Dec.31 2023] EfficientSAM...
EfficientSAM, an image segmentation model. This model runs EfficientSAM on each bounding box region generated by YOLO-World. This allows you to retrieve both the bounding box and the segmentation mask for each object of interest in an image. ...
Keywords— Finite rate of innovation, sub-Nyquist sam-pling, time delay estimation. 展开 关键词: Image reconstruction Streaming media Kernel Ultrasonic imaging Imaging Technological innovation Fourier series ultrasound imaging Analog-to-digital conversion annihilating filters ...
EfficientViT-SAM 模型架构 EfficientViT-SAM-XL的宏观架构如图2所示。其主干包含五个阶段。类似于EfficientViT,作者在早期阶段使用卷积块,而在最后两个阶段使用efficientViT模块。作者通过上采样和加法融合最后三个阶段的特征。融合后的特征被送入由几个融合的MBConv块组成的 Neck ,然后送入SAM Head 。