它将基于Transformer的DINO检测器与地面预训练相结合,能够通过人类输入如类别名称或指代表达式来检测任意对象。 开放集目标检测的关键:该论文的核心在于引入语言到闭集检测器中,以实现开放集概念的泛化。 模态融合的方法:作者提出了一个紧密融合解决方案,它包括特征增强器、语言引导的查询选择和跨模态解码器,用于语言和...
1. 各个scale image分别过grounding dino+sam, 然后对所有的分割map做合并; 2. 各个scale image的boxes...
SAM具有广泛的通用性，即具有了零样本迁移的能力，足以涵盖各种用例，不需要额外训练，就可以开箱即用地用于新的图像领域，无论是水下照片，还是细胞显微镜。由此可见，SAM可以说是强到发指。而现在，国内研究者基于这个模型想到了新的点子，将强大的零样本目标检测器Grounding DINO与之结合，便能通过文本输入，检测和...
它已经在超过1100万张图像和11亿个蒙版上进行了训练。尽管它具有强大的零样本性能,但该模型无法基于任意文本输入识别被蒙面的对象,通常需要点或框提示才能运行。 Grounding DINO是一个开放集目标检测器,可以根据任意自由形式的文本提示检测任何对象。该模型在超过1000万张图像上进行了训练,包括检测数据、视觉定位数据和图...
它的核心特色在于其创新性地结合了Grounding项目 DINO 和 Segment Anything 两种技术框架,从而让模型可以根据文本指令精准地定位并分割图像中的特定对象或区域,实现了对具有图像、文本和语音输入的内容进行自动检测、分割和生成,无论是常见物体还是罕见场景,都能轻松应对。
# setup the input image and text promptforSAM2and GroundingDINO#VERYimportant:text queries need to be lowercased+endwitha dotTEXT_PROMPT="robot."IMG_PATH="robot_almost_back_closer_180/left/left_50.png"inference(TEXT_PROMPT,IMG_PATH)
借助Grounding DINO强大的Zero-Shot检测能力,Grounded SAM可以通过文本描述就可以找到图片中的任意物体,然后通过Segment Anything强大的分割能力,细粒度的分割出mask,最后还可以利用Stable Diffusion对分割出来的区域做可控的文图生成 单点式->组合式
Grounded SAM模型主要由Grounding DINO和SAM(Segment Anything Model)两个模型组成。其中SAM是一个零样本分割模型,它可以为图像或视频中的任何物体生成MASK,包括训练过程中未出现过的物体和图像。Grounding DINO是一个先进的零样本检测器,它可以通过文本描述找到图像中的任意物体。 一、进入模型详情页面 进入快速开始页...
它的核心特色在于其创新性地结合了Grounding项目 DINO 和 Segment Anything 两种技术框架,从而让模型可以根据文本指令精准地定位并分割图像中的特定对象或区域,实现了对具有图像、文本和语音输入的内容进行自动检测、分割和生成,无论是常见物体还是罕见场景,都能轻松应对。
给定 RGB 图像,我们使用 RAM [79] 来识别图像中的对象,使用 Grounding-Dino [19] 来预测边界框,最后使用 Segment-Anything (SAM) [20] 来获得语义分割。对于导航器,我们使用在 HM3D [81] 场景上预训练的 PointNav 策略 [80]。我们将我们的方法与两个基线进行比较,这两种基线都是针对现实世界中成功的相关...