图1:SAM 相关的模型在三维医学图像数据上的表现,SAM 和 SAM-Med2D 在空间上都出现了断层的现象,而 SAM-Med3D 在空间上具有更好的连贯性。 除了将 SAM 直接应用于三维数据,一些研究人员希望通过引入二维到三维的适配器(Adapter)来捕捉三维空间信息。如图2所示,这些方法通常在保持编码器(Image Encoder)不变的同时...
在SAM原有的三个组件框架下,SAM-Med2D模型采用adapter机制,我们冻结图像编码器,并在每个Transformer块中合并可学习的适配器层,以获取医疗领域的特定领域知识,通过点、Bbox和掩码信息对提示编码器Prompt Encoder进行微调,同时通过交互训练更新掩码解码器Mask Encoder的参数。 Adapter 机制是一种在深度学习中用于模型可迁移...
● Medical SAM Adapter Medical SAM Adapter, or say MSA, is a project to fineturn SAM using Adaption for the Medical Imaging. This method is elaborated on the paper Medical SAM Adapter: Adapting Segment Anything Model for Medical Image Segmentation. A Quick Overview News [TOP] Join in our Di...
比如,MedSAM 是一种典型示例,它通过使用110万个掩码(mask)对SAM 的解码器(Mask Decoder)进行微调,从而使 SAM 能够通过边界框(Bounding Box)作为提示来更好地分割医学影像;SAM-Med2D 则引入了适配器(Adapter)和约2000万个掩码(mask)对 SAM 进行了充分微调,从而在医学图像分割中表现出了卓越的性能。 然而,这些方...
TS-SAM 通过轻量级卷积侧 Adapter 优化 SAM 微调! adapter模型数据性能优化 作为在超过1100万张图像上预训练的大型视觉模型,Segment-Anything Model (SAM)[1]引起了研究行人的关注。然而,最近的研究表明,SAM在下游任务上表现不佳,包括伪装物检测[2,3]、阴影检测[3]和显著物检测[4]。 未来先知 2024/08/20 3960...
For training the adapter, run:python train.py -net sam -mod sam_adpt -exp_name REFUGE-MSAdapt -sam_ckpt ./checkpoint/sam/sam_vit_b_01ec64.pth -image_size 1024 -b 32 -dataset REFUGE -data_path ./data/REFUGE-MultiRateryou can change "exp_name" to anything you want. ...
如图4所示,SAM-Med2D由三个主要组件组成:image encoder、prompt encoder和mask decoder。该框架允许在不同提示下为同一图像生成不同的mask。对于image encoder,在微调时冻结了原始图像编码器中的所有参数,并为每个Transformer块部署了一个...
and incorporate learnable adapter layers in each Transformer block to acquire domain-specific knowledge in the medical field. We fine-tune the prompt encoder using point, Bbox, and mask information, while updating the parameters of the mask decoder through interactive training.图4:SAM-Med2D的流程...
如图4所示,SAM-Med2D由三个主要组件组成:image encoder、prompt encoder和mask decoder。该框架允许在不同提示下为同一图像生成不同的mask。对于image encoder,在微调时冻结了原始图像编码器中的所有参数,并为每个Transformer块部署了一个Adapter层。对于prompt encoder,考虑三种提示模式进行微调 (Point、Bbox和Mask)。
We introduce MedSAM-U, an uncertainty-guided framework designed to automatically refine multi-prompt inputs for more reliable and precise medical image segmentation. Specifically, we first train a Multi-Prompt Adapter integrated with MedSAM, creating MPA-MedSAM, to adapt to diverse multi-prompt ...