但SAM强大的分割能力依然可以作为我们微调模型的基础,更好地为下游任务服务。 本文介绍的方法SAM Adapter[2],设计了一个Adapter模,它可以在不微调SAM网络的情况下,通过简单而有效的适配器,将领域特定的信息或视觉提示注入到分割网络中,从而提高SAM在特定任务上的性能。该论文在多个任务和数据集上进行了广泛的实验,包...
但SAM强大的分割能力依然可以作为我们微调模型的基础,更好地为下游任务服务。 本文介绍的方法SAM Adapter[2],设计了一个Adapter模,它可以在不微调SAM网络的情况下,通过简单而有效的适配器,将领域特定的信息或视觉提示注入到分割网络中,从而提高SAM在特定任务上的性能。该论文在多个任务和数据集上进行了广泛的实验,包...
本文介绍的方法SAM Adapter[2],设计了一个Adapter模,它可以在不微调SAM网络的情况下,通过简单而有效的适配器,将领域特定的信息或视觉提示注入到分割网络中,从而提高SAM在特定任务上的性能。该论文在多个任务和数据集上进行了广泛的实验,包括ISTD阴影检测数据集、COD10K、CHAMELEON和CAMO伪装物体检测数据集,以及kvasir-S...
但SAM强大的分割能力依然可以作为我们微调模型的基础,更好地为下游任务服务。本文介绍的方法SAM Adapter[2],设计了一个Adapter模,它可以在不微调SAM网络的情况下,通过简单而有效的适配器,将领域特定的信息或视觉提示注入到分割网络中,从而提高SAM在特定任务上的性能。该论文在多个任务和数据集上进行了广泛的实验,包括...
本文分享自华为云社区《SAM适配下游任务的探究:SAM Adapter》,作者:Hint。 近期大模型的涌现给AI研究带来显著的发展,META的工作Segment Anything(SAM),就是其中一个为图像分割任务设计的基础大模型。SAM是一种交互型的图像分割大模型,通过提供的prompt如点、框、文本描述等粗略的提示,就可以分割出图像中指定的...
该方法没有对SAM 网络进行微调，而是提出了 SAM-Adapter，它通过使用简单而有效的适配器将特定领域的信息或视觉提示纳入分割网络，从而提高其在阴影检测和伪装物体分割等任务上的性能。SAM-Track：扩展 SAM 应用领域，增强视频分割性能 SAM 模型展现了强大的图像分割能力，但缺乏对视频数据的支持。然而，浙江大学 ReLER ...
samadapterhelp Options start If the adapter is not running, the optionstartrequestsSystem Automation for Multiplatformsto start the adapter on the preferred node. The command returns when the request is submitted. If the adapter is not automated, it is started on the node where the request was ...
正如其名,SAM-Adapter是一种非常简单而有效的适应技术,可以同时利用来自大模型的内部知识和针对下游任务设定的外部控制信号。在该方法中,信息是通过视觉提示传达给网络的,这已被证明了在用最少的额外可训练参数,能高效地将一个冻结的大基础模型适应到许多下游任务工作。
Adapting Meta AI's Segment Anything to Downstream Tasks with Adapters and Prompts - SAM-Adapter-PyTorch/requirements.txt at main · tianrun-chen/SAM-Adapter-PyTorch
SAM-Adapter: Adapting Segment Anything in Underperformed Scenes (iccvw 2023) 2. 摘要 大型模型(也称为基础模型)的出现为人工智能研究带来了重大进展。其中一个这样的模型就是Segment Anything(SAM),它是为图像分割任务设计的。然而,与其他基础模型一样,我们的实验结果表明,SAM在某些分割任务中可能失败或表现不佳...