例如,可以额外训练一个简单的提示编码器和解码器结构,以各种提示和图像特征嵌入作为输入,掩码系数作为输出。在FastSAM中,本文直接使用YOLOv8-seg方法进行全实例分割阶段。 提示引导选择 在使用YOLOv8成功地对图像中的所有对象或区域进行分割后,segment anything 任务的第二阶段是利用各种提示来识别感兴趣的特定对象。这主...
对于特定任务来说,特定的模型仍然可以利用优势来获得更好的效率-准确性平衡。 先使用YOLOv8-seg 对图像中的所有对象或区域进行分割。 YOLOv8的主干网络和特征融合模块(neck module)将YOLOv5的C3模块替换为C2f模块。更新后的头部模块采用解耦结构,将分类和检测分开。 在FastSAM中,本文直接使用YOLOv8-seg方法进行全实...
(1)模型:基于yolov8-seg的模型,具体可以查看ultralytics. (2) 实例分割:yolov8-seg实现了实例分割,结果包含了检测和分割分支。检测分支输出box和类别cls,分割分支输出k(默认为32)个mask分数,检测和分割分支是并行的。看推理代码的模型,这块其实就是yolov8的segment网络,具体可以看yolov8的segment训练代码。 Prompt-...
在YOLOv8-seg 中,实例分割是使用 YOLACT 原理执行的。该过程首先使用主干网络和特征金字塔网络 (FPN) 从图像中提取特征,合并不同大小的特征。检测分支输出类别和边界框信息,而分割分支输出 k 个原型和掩模系数。 分割和检测任务是并行执行的。分割分支通过几个卷积层处理高分辨率特征图以输出掩模。实例分割结果是通过...
(c ) COCO 数据集上对象提议的 Box AR@1000 评估中 Fast SAM 和 SAM 的比较。SAM 和 FastSAM 都使用 PyTorch 进行推理,只有 FastSAM(TRT) 使用 TensorRT 进行推理。 本文提出的FastSAM基于YOLACT方法的实例分割分支的目标检测器YOLOv8-seg。 此外,还采用了由SAM发布的广泛SA-1B数据集,通过仅在SA-1B数据...
本文提出的FastSAM基于YOLACT方法的实例分割分支的目标检测器YOLOv8-seg。此外,还采用了由SAM发布的广泛SA-1B数据集,通过仅在SA-1B数据集的2%(1/50)上直接训练该CNN检测器,它实现了与SAM相当的性能,但大大降低了计算和资源需求,从而实现了实时应用。本文还将其应用于多个下游分割任务,展示了其泛化性能。在MS ...
(fastsam的text-prompt效果差)个人分析原因为,CLIP 训练是 4 亿图文对特征对齐的训练,而并不是 object-level 与文本的对齐,使用分割数据训练好的 YOLOv8-seg 的图像特征直接与 CLIP 对应的文本特征进行强对齐(没经过训练),由于分割数据和训练 CLIP 的图像数据没有半毛钱关系,所以 mask 的特征与文本特征很难对齐...
本文提出的FastSAM基于YOLACT方法的实例分割分支的目标检测器YOLOv8-seg。此外,还采用了由SAM发布的广泛SA-1B数据集,通过仅在SA-1B数据集的2%(1/50)上直接训练该CNN检测器,它实现了与SAM相当的性能,但大大降低了计算和资源需求,从而实现了实时应用。本文还将其应用于多个下游分割任务,展示了其泛化性能。在MS ...