Meta提出EfficientSAM:快速分割一切! 前言Meta 研究者提出了一种改进思路,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。这一方法降低了 SAM 的复杂性… CV技术指南 2017年度最值得读的AI论文 | CV篇 · 评选结果公布 Paper...发表于...
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...
EfficientSAMs——一种轻量级的SAM模型,旨在提供高性能的同时大幅降低复杂性。该模型的核心在于利用遮蔽图像预训练(SAMI),通过学习从SAM图像编码器重建特征,有效提升视觉表征。接着,研究者们结合SAMI预训练的轻量级图像编码器和遮蔽解码器,构建了EfficientSAMs,并在SA-1B数据集上进行微调,以应用于广泛的“分割任何事物...
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...
EfficientSAMEfficientSAM 是一种基于深度学习的图像预处理技术,用于高效地进行图像分割任务。这种技术通过使用掩码图像来提高模型的泛化能力和准确性。 在EfficientSAMEfficientSAM 中,首先对原始图像进行预处理,包括缩放、裁剪和归一化等操作。然后,将处理后的图像转换为掩码图像,即将每个像素值设为 0 或 1。接下来,...
EfficientSAM をColaboraotry上でONNX推論するサンプル 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-worldefficien...
[isort] line_length=100 multi_line_output=3 include_trailing_comma=True known_standard_library=numpy,setuptools skip_glob=*/__init__.py known_myself=efficient_sam known_third_party=matplotlib,torch,torchvision,black,isort no_lines_before=STDLIB,THIRDPARTY sections=FUTURE,STDLIB,THIRDPARTY,MYSELF,...
[Dec.31 2023] EfficientSAM is integrated into the annotation tool, Labelme (huge thanks to lableme team and @wkentaro Kentaro Wada) [Dec.11 2023] The EfficientSAM model code with checkpoints is fully available in this repository. The example script shows how to instantiate the model with ...
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...