一、浅析EfficientSAM 二、实战SAMI 2.1 构建teacher网络:SAM ViT 2.2 搭建ViT 2.3 搭建SAMI范式的MAE框架 2.4 搭建分类ViT 三、测试EfficientSAM 四、结束语 一、浅析EfficientSAM 在2024年CVPR会议上,一篇名为EfficientSAM的工作获得了广泛的关注,审稿人也都给出了很高的评分,足以证明这是一个十分solid的工作。 顾...
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 ...
通过将 SAMI 预训练的轻量级图像编码器与模板解码器相结合,EfficientSAM 实现了效率和有效性。 在对SA-1B 数据集进行微调后,EfficientSAM 在各种视觉任务中显示出令人印象深刻的结果,包括图像分类、目标检测、实例分割和语义对象检测。 SAMI 优于其他掩码图像预训练方法,尤其是在零样本实例分割任务中,其中 EfficientSAM...
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...
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...
Segment Anything 的关键特征是基于提示的视觉 Transformer(ViT)模型,该模型是在一个包含来自 1100 万张图像的超过 10 亿个掩码的视觉数据集 SA-1B 上训练的,可以分割给定图像上的任何目标。这种能力使得 SAM 成为视觉领域的基础模型,并在超出视觉之外的领域也能产生应用价值。
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...
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 ...
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. ...