尽管11亿个掩码的训练,但 SAM 的掩码预测质量在许多情况下仍不尽如人意,尤其是在处理具有复杂结构的物体时。本文提出 HQ-SAM,使 SAM 具备准确分割任何对象的能力,同时保持 SAM 原有的提示设计、效率和零样本泛化能力。代码:https://github.com/SysCV/SAM-HQ 一分钟讲解SAM-HQ视频: 2、(加快)Fast Segment Any...
code:github.com/SysCV/SAM-HQ Abstract 最近推出的 Segment Anything Model (SAM) 是扩展分割模型方面的一大飞跃,它具有强大的零镜头功能和灵活的提示功能。尽管 SAM 已使用 11 亿个Mask进行了训练,但在很多情况下,尤其是在处理具有复杂结构的物体时,其Mask预测质量仍有不足。我们提出了 HQ-SAM,使SAM 具备准确...
Code:https://github.com/SysCV/SAM-HQ 导读 近期的Segment Anything Model(简称SAM)标志着分割模型在规模扩大方面的重大突破,它拥有强大的零样本能力和灵活的提示功能。尽管SAM已经通过11亿个掩膜进行了训练,但在很多情况下,特别是处理结构复杂的对象时,其掩膜预测质量还是有所欠缺。作者提出了HQ-SAM,为SAM赋予了...
Segment Anything in High Quality [NeurIPS 2023]. Contribute to SysCV/sam-hq development by creating an account on GitHub.
发现具有实例分割分支的常规CNN检测器也可以很好地完成该任务。具体而言,将该任务转换为研究得很好的实例分割任务,并仅使用SAM作者发布的SA-1B数据集的1/50直接训练现有的实例分割方法。方法以高50倍的运行时速度实现了与SAM方法相当的性能。代码在https: //github.com/CASIA-IVA-Lab/FastSAM...
苏黎世理工发布HQ-SAM,高质量图片分割器(物品提取)。基于SAM(Meta),使SAM具备准确分割任何物体的能力,同时保持SAM原有的提示设计、效率和零样本泛化能力。这个能力太强大了,把SAM品质提升了一个档次。地址:github.com/SysCV/SAM-HQ L斌叔NextEdu的微博视频 小窗口 û收藏 13 1 ñ20 ...
The HQ-SAM's heavy encoder and lightweight mask decoder can be exported to ONNX format so that it can be run in any environment that supports ONNX runtime. Export the model with run.sh [Option-1] You can see the example notebook for details on how to combine image preprocessing via ...
SAM-HQ模型权重,为使用道路标线半自动标注工具:https://github.com/kongdebug/RoadMarking-SemiAnno 不爱做科研的KeyK 11枚 SAM-HQ作者 其他 计算机视觉 0 5 2023-11-29 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 sam_hq_vit_tiny.pth sam_hq_vit_b.pth sam_hq_vit_l.pth sam_hq_vit_h.pth sam_...
Stars 1 Watches 0 Followers 10 Following https://github.com/hqsam 组织 01 back_end hqsam的个人主页 / 星选集 Stars星选集关注的星选集 星选集可以用来分门别类地整理已 star 的仓库,也可以在个人主页公开展示给其他人。 最近更新 无数据
github: github.com/SysCV/sam-hq [Submitted on 2 Jun 2023] 简介 目的:解决SAM对精细结构效果不好的问题 模型:设计了learnable High-Quality Output Token,并加入到SAM的mask Decoder里 轻量化:8卡训练4h即可 模型结构 在Freeze SAM模型权重的基础上,增加了下半部分,即HQ-Output Token(1*256) HQ...