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EfficientSAM checkpoints are available under the weights folder of this github repository. Example instantiations and run of the models can be found in EfficientSAM_example.py. EfficientSAM-SEfficientSAM-Ti Download Download You can directly use EfficientSAM with checkpoints, from efficient_sam.build...
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2312.00863.pdf论文主页：https://yformer.github.io/efficient-sam/ 这一方法降低了 SAM 的复杂性，同时能够保持良好的性能。具体来说，SAMI 利用 SAM 编码器 ViT-H 生成特征嵌入，并用轻量级编码器训练掩码图像模型，从而从 SAM 的 ViT-H 而不是图像补丁重建特征，产生的...
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,...
代码:github.com/yformer/EfficientSAM 主页:https://yformer.github.io/efficient-sam/ 这一方法降低了 SAM 的复杂性,同时能够保持良好的性能。具体来说,SAMI 利用 SAM 编码器 ViT-H 生成特征嵌入,并用轻量级编码器训练掩码图像模型,从而从 SAM 的 ViT-H 而不是图像补丁重建特征,产生的通用 ViT 骨干可用于下...
代码:http://github.com/yformer/EfficientSAM 主页:https://yformer.github.io/efficient-sam/ 这一方法降低了 SAM 的复杂性,同时能够保持良好的性能。具体来说,SAMI 利用 SAM 编码器 ViT-H 生成特征嵌入,并用轻量级编码器训练掩码图像模型,从而从 SAM 的 ViT-H 而不是图像补丁重建特征,产生的通用 ViT 骨干...
https://yformer.github.io/efficient-sam/ 在线demo地址: https://6639e86fff1fc7b618.gradio.live 该研究的创新点在于提出了SAMI预训练方法,该方法通过学习从SAM图像编码器重建特征,实现了有效的视觉表示学习。相比其他掩码图像预训练方法,SAMI在零样本实例分割等任务上保持了更好的性能。通过EfficientSAM的引入,...
Code is available at https://github.com/arcadelab/FastSAM3D .doi:10.1007/978-3-031-72390-2_51Shen, YiqingJohns Hopkins UniversityLi, JingxingJohns Hopkins UniversityShao, XinyuanJohns Hopkins UniversityInigo Romillo, BlancaJohns Hopkins UniversityJindal, Ankush...
主页:yformer.github.io/effic 这一方法降低了 SAM 的复杂性,同时能够保持良好的性能。具体来说,SAMI 利用 SAM 编码器 ViT-H 生成特征嵌入,并用轻量级编码器训练掩码图像模型,从而从 SAM 的 ViT-H 而不是图像补丁重建特征,产生的通用 ViT 骨干可用于下游任务,如图像分类、物体检测和分割等。然后,研究者利用 ...
代码链接:https://github.com/mit-han-lab/efficientvit?tab=readme-ov-file 2. 摘要 我们提出了EfficientViT - SAM,一个新的加速分割任何事物模型族。我们保留了SAM的轻量级提示编码器和掩码解码器,同时将重图像编码器替换为Efficient Vi T。对于训练,首先从SAM - ViTH图像编码器到Efficient ViT的知识蒸馏开始...