EfficientSAM 包含两个阶段:1)在 ImageNet 上对 SAMI 进行预训练(上);2)在 SA-1B 上微调 SAM(下)。 EfficientSAM 主要包含以下组件: 交叉注意力解码器:在 SAM 特征的监督下,本文观察到只有掩码 token 需要通过解码器重建,而编码器的输出可以在重建过程中充当锚点(anchors)。在交叉注意力解码器中,查询来自于...
GitHub - yformer/EfficientSAM: EfficientSAM: Leveraged Masked Image Pretraining for Efficient Segment Anythinggithub.com/yformer/EfficientSAM 摘要 Segment Anything Model (SAM) 已成为众多视觉应用的有力工具,但是由于计算量较大限制了其广泛应用。本文提出了EfficientSAMs模型,它是一种轻量级的 SAM 模型,...
在最近的一项研究中,Meta 研究者提出了另外一种改进思路——利用SAM的掩码图像预训练 (SAMI)。这是通过利用 MAE 预训练方法和 SAM 模型实现的,以获得高质量的预训练ViT编码器。 科技 计算机技术 人工智能 SAM 计算机视觉 论文 机器学习 深度学习 CVPR
在这个背景下,Meta AI团队在CVPR 2024上提出了EfficientSAM(Efficient Segment Anything Model)模型,该模型通过掩码图像预训练实现了高效的图像分割。EfficientSAM不仅具有出色的性能,而且在推理速度和参数规模上都实现了显著的优化。 一、EfficientSAM的核心原理 EfficientSAM的核心原理是利用掩码图像预训练(Masked Image Pr...
站长之家(ChinaZ.com)12月8日 消息:继万物皆可分割的SAM模型后,Meta又发布了更高效的EfficientSAM模型。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...
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pythonsamonnxcolaboratorysegment-anythingsegment-anything-modelefficient-samefficientsam UpdatedApr 11, 2024 Jupyter Notebook EfficientSAM + YOLO World base model for use with Autodistill. zero-shot-object-detectionzero-shot-segmentationyolo-worldefficientsam ...
最新轻量版SAM!对任何内容进行高效分割! EfficientSAM 是 Segment Anything Model 的全新轻量级版本,旨在降低计算成本,同时仍能提供高性能。#神经网络#深度学习#神经网络#图像处理 #图像分割 - 留子管家于20231220发布在抖音,已经收获了24个喜欢,来抖音,记录美好生活
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...
1)同时支持图像、视频检测 + 分割 2)支持 YOLO-World L/M/S 3种模型 3)支持输出分割蒙版 mask 4)支持检测框细节调整 高效检测 + 分割!实测下来效果和速度都非常好! 项目地址(已包含工作流):https://github.com/ZHO-ZHO-ZHO/ComfyUI-YoloWorld-EfficientSAM ...