SAM是Meta AI开发的分割模型,是计算机视觉的第一个基础模型。SAM在包含数百万张图像和数十亿个掩码的大型数据语料库上进行了训练,因此非常强大。SAM是一种可提示的分割系统,可以在不需要额外训练的情况下对不熟悉的对象和图像进行零样本泛化,从而“剪切”任何图像中的任何对象。 0.简单功能测试 首先试用其demo, 确实...
线性投影头。研究者通过编码器和交叉注意力解码器获得的图像输出，接下来将这些特征输入到一个小型项目头（project head）中，以对齐 SAM 图像编码器中的特征。为简单起见，本文仅使用线性投影头来解决 SAM 图像编码器和 MAE 输出之间的特征维度不匹配问题。重建损失。在每次训练迭代中，SAMI 包括来自 SAM 图像编码器...
Meta推出SAM2 全球首个实时视频抠像大模型 科技领域 681粉丝 · 373个视频 关注 接下来播放自动播放 01:33 【母亲谈女童从25楼坠落奇迹生还:我们吓坏了 她第一句说妈妈救我】“妈妈救我!”3月27日,河北唐山一名9岁女童,独自在房间内开窗时因纱窗突然松动,从25层高楼坠落至7楼平台,奇迹生还。4月16日,孩子...
Meta在博客中兴奋地表示：“可以预计，在未来，在任何需要在图像中查找和分割对象的应用中，都有SAM的用武之地。SAM之所以如此强大得益于它在包含超过10亿个掩码的多样化、高质量数据集（SA-1B）上进行训练，这使它能够泛化到新类型的对象和图像，超出它在训练期间观察到的内容；以及引入NLP领域的prompt范式，用户通...
Meta 多次强调了最新模型 SAM 2 是首个用于实时、可提示的图像和视频对象分割的统一模型，它使视频分割体验发生了重大变化，并可在图像和视频应用程序中无缝使用。SAM 2 在图像分割准确率方面超越了之前的功能，并且实现了比现有工作更好的视频分割性能，同时所需的交互时间为原来的 1/3。该模型的架构采用创新的流...
Meta四月份发布的「分割一切模型(SAM)」效果,它能很好地自动分割图像中的所有内容 Segment Anything 的关键特征是基于提示的视觉 Transformer(ViT)模型,该模型是在一个包含来自 1100 万张图像的超过 10 亿个掩码的视觉数据集SA-1B上训练的,可以分割给定图像上的任何目标。这种能力使得 SAM 成为视觉领域的基础模型,...
图片中我们可以看到SAM有三个组件，一个图像编码器，一个灵活的提示编码器和一个快速掩码解码器所组成。两部分可以同时进行，一方面是将需要分割的图片进行编码，然后输出到图像嵌入，同时另一方面将提示(点击、框选、文本等)进行编码，然后两者一起处理之后，经过掩码解码，会产生多个输出，然后每个输出打上分数，排在...
另一种方法是使提示编码器过载，冻结图像编码器和掩码解码器，并且只是简单地不使用原始SAM掩码编码器。例如，AutoSAM体系架构使用基于Harmonic Dense Net的网络来基于图像本身生成提示嵌入。在本教程中，我们将介绍第一种方法，即冻结图像和提示编码器，只训练掩码解码器，但这种替代方法的代码可以在AutoSAM GitHub和...
Meta四月份发布的「分割一切模型(SAM)」效果,它能很好地自动分割图像中的所有内容 Segment Anything 的关键特征是基于提示的视觉 Transformer(ViT)模型,该模型是在一个包含来自 1100 万张图像的超过 10 亿个掩码的视觉数据集 SA-1B 上训练的,可以分割给定图像上的任何目标。这种能力使得 SAM 成为视觉领域的基础模型...
论文核心观点 :目标: MetaAI的目标是通过引入三个相互关联的部分来构建一个用于图像分割的基础模型:1)可提示的图像分割任务;2)数据标注并通过提示实现零样本到一系列任务的分割模型-SAM ;3)拥有超过10亿个掩码的数据集-SA-1B。功能: 1)SAM允许用户仅通过单击或通过交互式单击点来包含和排除对象来分割对象，也...