Open-Vocabulary SAM中用到的CLIP encoder 是resnet50的结构,得到4个layer层不同的特征大小。在clip中用attention pooling 得到包含图像所有信息的特征向量。 存在的问题! 问题1: 两个模型相互独立,如何降低计算开销? 问题2: 两个异构模型之间,如何知识蒸馏? 问题3: 如何提升CLIP对于小目标的识别? 问题4: 将CLIP...
Open-Vocabulary SAM香草**美人 上传1.4MB 文件格式 pdf 视觉语言模型中的提示优化技术 视觉语言模型(Vision-Language Models)是一种基于深度学习的模型,能够学习到可以跨多种下游任务的表示形式。这些模型通过将图像和文本对齐在一个共同的特征空间中,实现了零样本学习和few-shot学习的能力。然而,在实际部署这些模型时...
值得注意的是,与基本的组合 Baseline 相比,Open-Vocabulary SAM表现出优越的性能,在COCO数据集的各种检测器上实现了超过2%的改进,在mAP方面实现了3%的改进。特别是,在LVIS上的识别方面,Open-Vocabulary SAM相对于以前的 Adapter 实现了超过20%的改进。 此外,通过将Open-Vocabulary SAM扩展到更多样化的数据集,作者开发...
具体来说,我们介绍了 Open-Vocabulary SAM,这是一种受 SAM 启发的模型,专为同步交互式分割和识别而设计,利用两个独特的知识迁移模块:SAM2CLIP 和 CLIP2SAM。 前者通过蒸馏和可学习的Transformer适配器将 SAM 的知识融入到 CLIP 中,而后者则将 CLIP 知识迁移到 SAM 中,增强其识别能力。 实验结果 对各种数据集...
4. 计算效率:与直接结合SAM和CLIP的方法相比,OV-SAM显著降低了计算成本,同时保持了高效的性能。 5. 开放词汇表识别:OV-SAM能够识别和分割约22,000个类别,这得益于CLIP的冻结模型和多种数据集的联合训练。 6. 交互式分割与识别:OV-SAM支持用户通过点选或拖拽框选的方式与模型交互,实现对视觉提示的分割和标记。
在各种数据集和检测器上的广泛实验表明,Open-Vocabulary SAM在分割和识别任务中均有效,明显优于仅将SAM和CLIP简单结合的 Baseline 。此外,借助图像分类数据训练,Open-Vocabulary SAM可以分割和识别大约22,000个类别(见图1中的示例)。 1 Introduction SAM和CLIP在各种视觉任务中取得了显著的进展,展示了在分割和识别方面...
Specifically, we introduce the Open-Vocabulary SAM, a SAM-inspired model designed for simultaneous interactive segmentation and recognition, leveraging two unique knowledge transfer modules: SAM2CLIP and CLIP2SAM. The former adapts SAM's knowledge into the CLIP via distillation and learnable transformer...
Open-Vocabulary SAM香草**美人 上传7.17MB 文件格式 pdf "ViT-Adapter:用于dense prediction任务的Transformer Adapter" ViT-Adapter是一种简单 yet powerful的dense prediction任务适配器,旨在解决Vision Transformer(ViT)在dense prediction任务中的性能劣势问题。与最近的变体相比,ViT-Adapter不需要在架构中引入视觉特定的...
Open-Vocabulary SAM 最新图像分割模型开源,超2w个类别代码:https://github.com/HarborYuan/ovsam体验:https://huggingface.co/spaces/HarborYuan/ovsam论文:https://arxiv.org/abs/2401.02955首页:https://www.mmlab-ntu.com/project/ovsa, 视频播放量 1443、弹幕量 0
To play with Open-Vocabulary SAM, you can: Try the online demo on the 🤗Hugging Face Space. Thanks for the generous support of the Hugging Face team. Run the gradio demo locally by cloning and running the repo on 🤗Hugging Face: git lfs install git clone https://huggingface.co/spac...