由美国Meta公司提出的能够“分割一切”的视觉基础大模型SAM引起了较大影响，为探索通用视觉大模型提供了一个新的方向。2023年6月22日，中科院自动化所的研究团队针对“分割一切”任务，提出了FastSAM方法。中科院自动化所团队提出的FastSAM，对“分割一切”这一通用视觉任务的算法设计范式进行了重新思考，设计了“全实例...
从下表可以看出，FastSAM 取得了与 SAM 类似的性能。与 Ground Truth 相⽐，FastSAM和 SAM 都倾向于预测更多的边缘，这种偏差在表中得到了定量的反映。· 物体候选 从下表可以看出，FastSAM 在 bbox AR@1000 的表现上超过了计算量最⼤的 SAM 模型（SAM-H E64），仅次于在 LVIS 数据集上监督训练的 ViT...
FastSAM通过引入人工先验的结构设计,大幅降低了原Transformer结构在该通用感知任务上的计算冗余,实现了50倍加速,这一“快速”的特点,有利于视觉基础大模型的行业落地,有利于工业化应用落地。 SAM的“分割一切”功能实现了基于点、框、文字等多类型指令的物体及区域分割。本质就是语义分割。 SAM采用了端对端的Transformer...
从表中可以看出,FastSAM 取得了远超 SAM 的速度表现,在「分割⼀切」模式下,SAM的速度会受到均匀点提⽰数量的影响,⽽ FastSAM 由于结构的特点,运⾏时间不随点提⽰数量的增加⽽增加,这使得它成为「分割⼀切」模式的更好选择。 同时,由于 FastSAM 在结构设计中利⽤了⼈的先验知识,使得它在实时推...
fastsam-x fastsam-s 1.论文解析 1.1 论文核心 以yolov8-seg的instance segmentation为基础,检测时集成instance segmentation分支。 fastsam模型结构 如上图,fastsam主要分成2步:全实例分割(all instance Segmentation)和基于prompt的mask输出(Prompt-guided Selection)。
[1] FastSAM 官方仓库: https://github.com/CASIA-IVA-Lab/FastSAM [2] OpenVINO™ 官方仓库: https://github.com/openvinotoolkit/openvino [3] FastSAM 模型部署实现代码仓库: https://github.com/zhg-SZPT/FastSAM_Awsome_Openvino/tree/main/src/CPlusPlus ...
要开始使用 OpenVINO™ 进行推理 FastSAM 模型,首先需要安装 OpenVINO™ Toolkit。OpenVINO™ 是英特尔发布的开源工具,专为深度学习模型部署而设计。 你可以按照以下步骤安装OpenVINO™ : 访问OpenVINO官方网站下载OpenVINO工具包。 按照官方文档的说明进行安装和配置。
最近中科院团队开源了FastSAM模型,能以50倍的速度达到与原始SAM相近的效果,并实现25FPS的实时推理。 该成果在Github已经获得2.4K+次星标,在Twitter、PaperswithCode等平台也受到了广泛关注。 相关论文预印本现已发表。 以下内容由投稿者提供 视觉基础模型 SAM[1]在许多计算机视觉任务中产⽣了重⼤影响。它已经成为...
FastSAM 官方仓库[1] OpenVINO 官方仓库[2] FastSAM 模型部署实现代码仓库[3] 首先简单解释一下这个 C++ 版本OpenVINO的推理构建流程。首先需要一个 Core 去读取前面生成的 xml 文件(这个文件包含了模型的网络结构,与其对应的同名文件 bin 后缀的是模型的权重和偏置)。
要开始使用 OpenVINO™ 进行推理 FastSAM 模型,首先需要安装 OpenVINO™ Toolkit。OpenVINO™ 是英特尔发布的开源工具,专为深度学习模型部署而设计。 你可以按照以下步骤安装OpenVINO™ :访问OpenVINO官方网站下载OpenVINO工具包。按照官方文档的说明进行安装和配置PythonAPI版本。