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...
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...
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...
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...
在CVPR 2024上,Meta AI团队提出了一项革命性的技术——EfficientSAM,该技术通过掩码图像预训练实现了高效的图像分割,推动了视觉应用的快速发展。EfficientSAM以显著的速度提升和参数优化,成为了图像分割领域的满分论文。
其中,EfficientSAM是一种创新的模型,旨在通过掩码图像预训练实现高效的目标分割。EfficientSAM模型的核心思想是利用掩码机制,通过对图像中的某些区域进行掩码,使得模型在训练过程中更加关注未被掩码的部分。这样做的目的是提高模型的泛化能力,使其能够更好地适应不同的任务和数据分布。此外,这种掩码机制还可以显著减少模型...
EfficientSAM-S:models/efficientsam_s_gpu.jit EfficientSAM-Ti: models/efficientsam_ti_gpu.jit Instructions Install the git-xet extension. Clone the repo: # Using SSH git clone git@github.com:xetdata/EfficientSAM.git cd EfficientSAM/ Activate your Python virtual environment and install the req...
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...
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...
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,...