论文作者 Yunyang Xiong 表示：本文提出的 EfficientSAM 参数减少了 20 倍，但运行时间快了 20 倍，只与原始 SAM 模型的差距在 2 个百分点以内，大大优于 MobileSAM/FastSAM。在 demo 演示中，点击图片中的动物，EfficientSAM 就能快速将物体进行分割：EfficientSAM 还能准确标定出图片中的人：试玩地址：https://a...
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 ...
论文概述 本文介绍了一种名为EfficientSAM的新方法,用于在各种视觉任务中实现高效分割。传统的Segment Anything Model(SAM)需要使用大型Transformer模型进行训练,导致计算成本高昂,限制了其在实际应用中的广泛使用。为了解决这个问题,作者提出了利用掩码图像预训练(SAMI)的方法,通过学习重建SAM图像编码器的特征来进行有效的视...
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 meta Rocky学长发消息 搞科研的算法研究猿一枚 微蒸烤一体机就微波好用?测评选购指南,方太G1.iVS凯度ZRproVS美的R6...
在实验结果中,EfficientSAM不仅在零样本实例分割任务中取得了显著的进展,而且在图像分类、目标检测等多个任务上也展现出了优越性能。论文通过图示结果直观地展示了EfficientSAM相对于SAM模型的优势,无论是在点提示实例分割还是盒提示实例分割等任务上,EfficientSAM都呈现出更精准的分割效果。
6. 总结 这篇文章引入了EfficientViT - SAM,它利用EfficientViT来代替SAM的图像编码器。EfficientViT - SAM在不牺牲各种零样本分割任务性能的前提下,获得了比SAM显著的效率提升。 对更多实验结果和文章细节感兴趣的读者,可以阅读一下论文原文~
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 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...
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...
论文链接:https://arxiv.org/abs/2402.05008 作者提出了EfficientViT-SAM,这是一系列加速的SAM模型。在保留SAM轻量级的提示编码器和 Mask 解码器的同时,作者用EfficientViT替换了沉重的图像编码器。在训练方面,首先从SAM-ViT-H图像编码器向EfficientViT进行知识蒸馏。随后,在SA-1B数据集上进行端到端的训练。得益于...