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...
HQ-SAM为了实现高质量的掩膜预测,将HQ-Output Token(高质量输出标记)和全局-局部特征融合引入到SAM中。为了保持SAM的零射能力,轻量级的HQ-Output Token复用了SAM的掩膜解码器,并生成了新的MLP(多层感知器)层来执行与融合后的HQ-Features(高质量特征)的逐点乘积。在训练期间,将预训练的SAM的模型参数固定,只有HQ-S...
比分割一切的sam更强大的hq-sam - 奇笑AI有啥用于20230606发布在抖音,已经收获了143.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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。 ...
一分钟讲解SAM-HQ视频: 2、(加快)Fast Segment Anything 最近提出的万物分割模型(SAM)在许多计算机视觉任务中产生了重大影响。它正在成为许多高级任务的基础步骤,如图像分割、图像描述和图像编辑。然而,其巨大的计算成本阻碍了其在工业场景中的广泛应用。计算主要来自高分辨率输入的Transformer架构。
在ModelScope的pipeline中使用SAM-HQ模型，首先需要确保您已经安装了相关的库和依赖项。然后，您可以按照...
翻了下sam的微博,..早拍早结束,爱怎么斗怎么斗,那几个编剧写稳别崩就行目前感觉不像是宣传所说的主线政斗也别高度不高度了 大明王朝那种不是一般人写得出来的 现在的剧评价都虚高
特别地,我们将介绍 HQ-SAM 以及 SAM-PT。HQ-SAM,全称 Segment Anything in High Quality,是在现有的 SAM 基础上进行改进的一个能够分割任何物体的算法,具有更好的分割能力,特别是在处理具有复杂结构的对象时,能够更准确地分割 GIF GIF 发布于 2023-08-02 15:06・IP 属地上海 赞同3 分享收藏 ...
git clone https://github.com/SysCV/sam-hq.git cd sam-hq; pip install -e . The following optional dependencies are necessary for mask post-processing, saving masks in COCO format, the example notebooks, and exporting the model in ONNX format. jupyter is also required to run the example ...
model_name=sam_hq #device=cuda:0 is for using GPU inference. If you want to use CPU inference, replace cuda:0 with cpu. #out_poly=True returns the annotation of the bounding polygon. Expand Down 4 changes: 3 additions & 1 deletion4label_anything/readme_zh.md ...