具体而言,在R-D-E训练设置下,MLE-SAM的平均mIoU为38.45%,分别优于SAM-LoRA和CWSAM 1.58%和10.2%。对于D-E-L配置,MLE-SAM达到34.02%,分别超出SAM-LoRA和CWSAM 2.91%和9.31%。同样,在R-D-E-L配置下,MLE-SAM获得最高的平均mIoU为34.90%,分别超出SAM-LoRA和CWSAM 0.77%和9.46%
关键技术指标: 合同解析准确率:98.7%(CUAD数据集) 事件抽取F1值:91.2%(ACE2005基准) 3.4 多模态监测与分割大模型 创新架构:SAM(Segment Anything Model) 技术突破: 提示引擎:支持点/框/文本提示 掩码解码器:实时生成高质量分割结果 工业应用: 卫星图像分析: 建筑物识别精度:94% 灾害评估响应时间:<3分钟 ...
作者对所提出的MLE-SAM方法进行了多模态语义分割的评估,与三个当前最先进的方法CMNeXt [13]、CWSAM [48] 和 SAM-LoRA进行比较。评估在三个基准数据集上进行。为了公平比较,采用了以下标准的 Backbone 架构:对于CMNeXt使用了MiT-BO作为 Backbone ,CWSAM和SAM-LoRA均使用ViT-B作为 Backbone ,而MLE-SAM则使用Hier...
SAM finetune(探索sam模型微调) 最近MetaAI发布的segment anything在cv界可谓是独枝一秀,虽然其在大部分数据效果不错,但在个别数据上分割效果不是特别理想,最近在做sam模型微调,看到类似的blog, learn-how-to-fine-tu… 海布里啦发表于机器学习和... SAM-Med2D:打破自然图像与医学图像的领域鸿沟,医疗版 SAM 开...
The SAM R34/R35 is a highly integrated family of LoRa technology devices that include a high-performance 32-bit MCU, a LoRa transceiver and a software stack.
大概就是yolo半监督训练,拿番剧视频去做目标检测,再拿去给sam,boundingbox可以做prompt做分割。总之最后得到角色的纯色背景分割好的图,使用相似度算法和yolo结合做数据清洗,就可以拉去训练lora了。尴尬的是我用最终版数据集(2000+张)跑出来的效果比mini数据集(随机选了70张)强点有限,如果不是真想高度还原的话,自己...
🎨SAM+LORA,倒影魔法秒出! 在数字绘画领域,ComfyUI BrushNet模型以其出色的图像处理能力备受关注。本次教学将详细解析如何使用ComfyUI BrushNet模型进行重绘,并分享三种创意玩法:主题重绘、添加lora以及反转mask重绘背景。所有操作均基于模型1.5版本进行,确保流程的准确性与时效性。 第一步:主题重绘(图1) 1. 打开Co...
This is a repo for paper of "Sam-Based Instance Segmentation Models for the Automation of Structural Damage Detection" - zxy239/LoRA-SAM-for-damage-detection
这类模块基于SAM R34/35 IC，因此在模块与IC之间的移植也更加简单。选择这类模块有助于在开发LoRa终端节点时克服所有常见的设计挑战，从而简化整个设计过程。图2.WLR089U0 LoRa模块框图 图3.WLR089U0 LoRa模块 结论 开发LoRa终端节点既复杂又耗时。高度集成且经过认证的LoRa模块提供了一种简单、成熟的方法来克服设计...
国外方面，微芯科技旗下产品SAM R34/R35 是一个高度集成 LoRa系统级封装（SiP）系列产品，包含了超低功耗、高性能 32 位微控制器（MCU）、LoRa 收发器和软件协议栈。3. LoRa低成本的优势将吸引更多应用落地。LoRa最大的优势就是低功耗，易组网，成本低，传输距离远等等，可以满足长时间的运作，电池供电使用时...