SAM和FastSAM都使用PyTorch进行推理,只有FastSAM(TRT)使用TensorRT进行推理。 本文提出的FastSAM基于YOLACT方法的实例分割分支的目标检测器YOLOv8-seg。此外,还采用了由SAM发布的广泛SA-1B数据集,通过仅在SA-1B数据集的2%(1/50)上直接训练该CNN检测器,它实现了与SAM相当的性能,但大大降低了计算和资源需求,从而实...
1.14.0 下载Tongyi-DataEngine/SA1B-Dense-Caption数据集,执行网页上命令from modelscope.msdatasets import MsDataset ds = MsDataset.load('Tongyi-DataEngine/SA1B-Dense-Caption', subset_name='default', split='train'),modelscope版本:1.14.0,提示错误:TypeError: Value.__init__() missing 1 required...
浦数丨人工智能开放数据平台,作为上海人工智能实验室九大开源项目之一,以统一标准构建开放数据集互通互联网络,是下一代人工智能交叉创新和技术发展的数据底座。平台已集结3,500+优质公开数据集、覆盖1,300+任... « 上一篇 浦数AI Talk 第三季丨多模态、大模型的技术演进之——BigCode大型代码语言开源项目分享 ...
4月6日,Meta AI发布基础模型(SAM)和数据集(SA-1B)。 SAM的研究预计将在图像分割处理/视频领域广泛使用,英伟达人工智能科学家 Jim Fan 表示—“CV或迎来GPT-3时刻”。 何为SAM: SAM模型可用于查找和分割图像中的任何对象。例如,在ARVR领域,用户可通过 AR 眼镜锁定日常物品并进行视频研究跟踪;创建者可改进程序...
Meta 开源万物可分割 AI 模型:segment anything model (SAM)。 本文列举了一些资料,并从SAM的功能介绍、数据集、数据标注、图像分割方法介绍,研发思路以及对未来的展望来展开详细介绍。并综合了一些评价谈论,放眼当下和展望未来,给出了一些个人的想法和看法。
数据集(§5)。最终数据集SA-1B包括来自11M授权和保护隐私图像的超过1B个掩码(见图2)。使用数据引擎的最后阶段完全自动收集的SA-1B的掩码比任何现有的分割数据集[66,44,117,60]多400倍,并且经过广泛验证,掩码具有高质量和多样性。除了用于训练SAM使其健壮和通用外,我们希望SA-1B成为旨在建立新的基础模型的研究...
(RUL),以此构建复合神经网络进行面向涡扇发动机高维数据的寿命预测.结 果表明:利用 NASA 官方网站提供的涡扇发动机寿命试验公开数据集 C-MAPSS 对该方法进行验证,取得了均方根误差 16.22 和评 分函数 225 的结果.证明了基于 SAE-SA-1D-CNN-BGRU 的寿命预测方法可实现涡扇发动机寿命的有效预测,能为涡扇发动机 维修...
1.2 数据扁平化 采用滑窗构造数据集。 def make_flatted(train_ds, label_ds, info, start_idx=0): keys = ['sst', 't300', 'ua', 'va'] label_key = 'nino' # 年数 years = info[1] # 模式数 models = info[2] train_list = [] ...
-U <r> 单端数据文件。若有多组数据,使用逗号将文件分隔。可以和-1、-2参数同时使用。Reads的长度可以不一致。 –sra-acc <SRA accession number> 输入SRA登录号,比如SRR353653,SRR353654。多组数据之间使用逗号分隔。HISAT将自动下载并识别数据类型,进行比对。
GTE的解码算法将预测的GTE(通常有噪声)转换为常规图形格式(G={V、E})。解码算法包括两个步骤,(1)顶点提取和,(2)边缘连接。由于顶点预测和边缘度预测都是0和1之间的实数,因此我们只考虑概率大于阈值(用pthr表示)的顶点和边。 在顶点提取步骤中,解码算法通过定位顶点映射的局部最大值来提取潜在顶点(如图2(b)...