基于此方法结构,FastSAM在SAM团队开源的SA-1B数据集上随机挑选了2%的图片进行训练就取得了和SAM可匹配的效果,并且速度相较最常用的32×32指令版本的SAM提升了50倍,实现了实时的“分割一切”(图2)。 图3 展示了FastSAM的分割效果,图4在显著物体分割任务上对比了FastSAM和SAM的分割效果。表1和表2 在候选位置生...
作者不使用文本prompt报告结果,因为SAM的官方github项目没有为文本引导的Mask解码器提供预训练的模型。 以point为prompt的结果如图4所示,以box为prompt的效果如图5所示。作者观察到MobileSAM做出了与原始SAM类似的令人满意的Mask预测。 4.4、消融实验 在这里,作者对训练计算对SAM性能的影响进行了消融研究。表7中的结果表...
7. 实现效果展示: FastSAM With Openvino推理时间(未加渲染时间) 使用设备: xBoard、iGPU 完整代码可以参考笔者Github。
是FastSAM的四分之一。从分割效果来看，MobileSAM在Segment Everything任务中与原生SAM保持高度一致，而FastSAM的结果则不如人意。总的来说，MobileSAM为移动端提供了高效且性能出色的物体分割解决方案，适用于各种移动应用场景。
p[1] = cv::saturate_cast(p[1] * 0.5 + color[1] * 0.5); p[2] = cv::saturate_cast(p[2] * 0.5 + color[2] * 0.5); } p += 3; } } } } 左滑查看更多 07实现效果展示 FastSAM With OpenVINO 推理时间(未加渲染时间) 使用设备: xBoard、iGPU 审核编辑:汤梓红...
以point为prompt的结果如图4所示,以box为prompt的效果如图5所示。作者观察到MobileSAM做出了与原始SAM类似的令人满意的Mask预测。 4.4、消融实验 在这里,作者对训练计算对SAM性能的影响进行了消融研究。表7中的结果表明,在相同的迭代次数下,增加Batch-size会提高模型性能。此外,在Batch-size的相同的情况下,通过增加训练...
简介:MobileSAM来啦 | 比SAM小60倍,比FastSAM快4倍,速度和效果双赢 Segment anything model (SAM)是一种快速引导的视觉基础模型,用于从其背景中剪切出感兴趣的目标。自Meta研究团队发布SA项目以来,SAM因其令人印象深刻的零样本传输性能和与其他模型兼容的高度通用性而备受关注,用于高级视觉应用,如具有细粒度控制的图...