论文代码:github.com/lxtGH/OMG-Se 摘要 本文处理了各种分割任务,提出了OMG-Seg,即一种足够强大以高效有效处理所有分割任务的模型,包括图像语义、实例和全景分割,以及它们的视频对应任务、开放词汇设置、由提示驱动的交互式分割(如SAM)和视频对象分割。 这是第一个能够在一个模型中处理所有这些任务并取得令人满意性能...
Omg-Seg使用了两种类型的掩码查询,即语义查询,以及编码框或点提示的位置查询。( b )掩码解码器中的一个解码器层。由于位置查询仅以图像内容和位置提示为条件,因此跳过了自注意力操作。( c ) OMG - Seg在训练和推理中的前传。Omg-Seg使用CLIP的文本编码器来表示类别名称,并通过计算掩码特征和文本嵌入之间的余弦...
OMG-Seg是一种新的模型,可以使用单个高效的系统执行各种图像和视频分割任务。与使用每个任务的不同模型的传统方法不同,OMG-Seg从图像语义到交互式视频分割处理所有内容,是一个一站式解决方案,降低了复杂性并增强了性能。 划重点 OMG-Seg是一种新的全能图像和视频分割模型 OMG-Seg处理所有的图像和视频分割任务 OMG-...
OMG-Seg:一个模型搞定全部分割任务!语义&实例&全景&开放&提示&交互式!#人工智能 #计算机视觉 #算法 #科技 - 3D视觉工坊于20240129发布在抖音,已经收获了2.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
介绍了一种名为OMG-Seg的模型,能统一处理各种分割任务,包括图像语义分割、实例分割、全景分割、视频分割等。这是首个能在一个模型中处理这些任务并取得令人满意性能的模型。OMG-Seg采用了基于Transformer的编-解码器架构,并通过任务特定的查询和输出来支持多个分割任务。通过对多个数据集进行联合训练,OMG-Seg能显著减少...
我们提出了OMG-Seg,一个模型足够好,能够高效有效地处理所有分割任务,包括图像语义分割、实例分割、全景分割,以及它们的视频对应任务、开放词汇设置、以提示驱动的交互分割(如SAM),以及视频对象分割。据我们所知,这是第一个能够处理所有这些任务并取得令人满意性能的模型。我们展示了OMG-Seg,这是一个基于Transformer的...
See the configs under seg/configs/m2ov_train. ./tools/dist.sh train seg/configs/m2ov_train/omg_convl_vlm_fix_12e_ov_coco_vid_yt19_vip_city_cocopansam.py 8 --checkpoint pre_trained_model_path Note that you can also use CLIP pre-trained models, by running the following command. ...
我们提出 OMG-Seg,一种足以高效且有效地处理所有分割任务的模型,包括图像语义、实例和全景分割,以及它们的视频对应项、开放词汇设置、提示驱动、交互式分割,例如 SAM 和视频对象分割。 据我们所知,这是第一个在一个模型中处理所有这些任务并取得令人满意的性能的模型。 我们证明 OMG-Seg 是一种基于 Transformer 的...
demo configs images README.md image_demo.py video_demo.py ext figs omg_llava seg tools .gitattributes .gitignore DATASET.md EMB.md INSTALL.md LICENSE OMG_Seg_README.md README.mdBreadcrumbs OMG-Seg /demo / video_demo.py Latest commit...
Breadcrumbs OMG-Seg / DATASET.mdTop File metadata and controls Preview Code Blame 135 lines (104 loc) · 3.37 KB Raw Please prepare dataset in the following format. [PS/IS] COCO dataset The default setting as mmdetection. ├── coco │ ├── annotations │ │ ├── panoptic_{train,...