SAM-Adapter 的核心思想是通过引入轻量级适配器,将任务特定知识注入到冻结的 SAM 模型中,以增强其在下游任务中的适应能力。适配器的设计简洁高效,通过灵活的任务知识输入,提升了模型的性能与泛化能力,特别是在数据稀缺场景下表现突出。 该文章分析了SAM作为基础模型的局限性,并提出如何利用SAM服务于下游任务的问题; 其...
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…
SAM- adapter以SAM为骨干,通过简单而有效的适配器向网络中注入定制信息,以提高特定任务的性能。我们在伪装目标检测和阴影检测任务中评估了我们的方法,并证明SAM- adapter不仅显著提高了SAM的性能,而且达到了最先进的(SOTA)结果。我们预计这项工作将为SAM在下游任务中的应用铺平道路,并将在各种图像分割和计算机视觉领域...
SAM 图像编码器提取的特征被逐层提取并通过堆叠的卷积侧 Adapter (CSA),得到适用于下游任务的图像特征 F_{csa}∈R^{C_{1}*\frac{H}{16}*\frac{W}{16}}. 为了从图像编码器提取更详细的特征,作者提出多尺度细化模块 (MRM)。
SAM适配下游任务的探究:SAM Adapter 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...
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...
实验结果表明，SAM-Adapter不仅显著提升了SAM的性能，而且在这些任务上达到了最先进的水平。如上图所示，...
SAM适配下游任务的探究:SAM Adapter 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...
2.1Medical SAM Adapter: Adapting... 1.为什么要用SAM进行医学图像分割? (1)基于提示的交互式分割是分割的典范;提示决定了预期结果的粒度。 例如:根据根据不同要求和用途,比如眼底图像的不同目标,试盘,血管,视杯和黄斑。可能需要从单个图像中分割,那么SAM为交互式分割提供了极好的框架。
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 ...