GitHub Copilot Enterprise-grade AI features Premium Support Enterprise-grade 24/7 support Pricing Search or jump to... Search code, repositories, users, issues, pull requests... Provide feedback We read every piece of feedback, and take your input very seriously. Include my email address...
由于EfficientViT的效率和容量,EfficientViT-SAM在A100 GPU上的TensorRT加速比SAM-ViT-H高出48.9倍,而且不会牺牲性能。 开源地址:github.com/mit-han-lab/ 文章链接:arxiv.org/pdf/2402.0500 介绍 SAM是一系列在高质量数据集上预训练的图像分割模型,该数据集包含1100万张图像和10亿个mask。SAM提供了令人惊叹的zero...
EfficientViT is a new family of vision models for efficient high-resolution vision. - EfficientViT-SAM/requirements.txt at master · marenan/EfficientViT-SAM
作者提出了EfficientViT-SAM,该方法利用EfficientViT来加速SAM。特别是,EfficientViT-SAM保留了SAM的提示编码器和 Mask 解码器架构,同时用EfficientViT替换了图像编码器。作者设计了两系列模型,EfficientViT-SAM-L和EfficientViT-SAM-XL,它们在速度和性能之间提供了平衡。随后,作者以端到端的方式使用SA-1B数据集来训练E...
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...
开源地址:https://github.com/mit-han-lab/efficientvit 文章链接:https://arxiv.org/pdf/2402.05008 介绍 SAM是一系列在高质量数据集上预训练的图像分割模型,该数据集包含1100万张图像和10亿个mask。SAM提供了令人惊叹的zero-shot图像分割性能,并且具有许多应用,包括AR/VR、数据标注、交互式图像编辑等。尽管性能...
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EfficientViT的高效性和容量,EfficientViT-SAM在A100 GPU上实现了48.9的TensorRT速度提升,而且没有牺牲性能。 代码和预训练:https://github.com/mit-han-lab/efficientvit...
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...
下载完放在assets\checkpoints\sam\下面。 使用命令进行验证: python .\demo_sam_model.py --model l1 成功 可以简单的将图片放在efficientvit-master\assets\fig下,稍微修改下代码路径。 原图 结果在efficientvit-master\assets\demo下: 结果图 显存跑满了。
7 [59] Adam Paszke, Sam Gross, Francisco Massa, Adam Lerer, James Bradbury, Gregory Chanan, Trevor Killeen, Zem- ing Lin, Natalia Gimelshein, Luca Antiga, et al. Pytorch: An imperative style, high-performance deep learning library. NeurIPS, 2019. 5 [60] ...