由于 CLIP 模型的既定图像分辨率的限制，本文不采取“向 CLIP 合并 SAM”的做法，而采用了“向 SAM 合并 CLIP”。先准备好经过训练的 SAM 和 CLIP 各组件：SAM：图像编码器，提示编码器，轻量的分割掩码解码器 ()。CLIP: 图像编码器，文本编码器。以及 SAM 模型 和 CLIP 模型之前训练时候的数据的小子集(<10...
SAM-CLIP 在图像分类任务上,取得了和 CLIP 不相上下的结果; 同时使用两个头的话,SAM-CLIP 的语义分割能力得到了进一步增强。 小结 SAM-CLIP 的出现可能标志着多模态基础模型的又一个重要技术节点。通过将 SAM(具有强大的空间理解能力)与 CLIP(具有强大的语义理解能力)相结合,该模型成功地整合了两者的优势,创造出...
具体而言,作者提出了一个Open-Vocabulary SAM,它是一个受SAM启发的模型,用于同时进行交互式分割和识别,利用两个独特的知识传输模块:SAM2CLIP和CLIP2SAM。前者通过蒸馏和可学习 Transformer Adapter 将SAM的知识转移到CLIP,而后者将CLIP的知识转移到SAM,从而增强其识别能力。 在各种数据集和检测器上的广泛实验表明,Open...
具体而言,作者提出了一个Open-Vocabulary SAM,它是一个受SAM启发的模型,用于同时进行交互式分割和识别,利用两个独特的知识传输模块:SAM2CLIP和CLIP2SAM。前者通过蒸馏和可学习 Transformer Adapter 将SAM的知识转移到CLIP,而后者将CLIP的知识转移到SAM,从而增强其识别能力。 在各种数据集和检测器上的广泛实验表明,Open...
CLIP再语义理解(semantic understanding)方面表现出色。 SAM擅长用于分割的空间理解(spatial understanding for segmentation)。 两者的有效融合可以带来明显收益。 回顾SAM & CLIP 复习下SAM和CLIP的各自结构 SAM Fig 1:SAM Overview SAM结构由三部分组成:Prompt Encoder, Image Encoder, Lightweight Mask Decoder. ...
SAM-CLIP: Merging Vision Foundation Models towards Semantic and Spatial Understanding O网页链接这篇论文介绍了SAM-CLIP,一种将视觉基础模型(VFMs)如CLIP和Segment Anything Model(SAM)统一起来的方法。通过使用多任务学习、持续学习技术和师生蒸馏,我们的方法比传统的从头开始多任务训练具有更低的计算成本,并且只需要...
SAM CLIP 目标检测 目标检测accuracy 1、目标检测评价指标: 准确率 (Accuracy),混淆矩阵 (Confusion Matrix),精确率(Precision),召回率(Recall),平均正确率(AP),mean Average Precision(mAP),交并比(IoU),ROC + AUC,非极大值抑制(NMS) 假设原始样本中有两类,其中:...
CLIP主要关注全局特征对齐,导致对局部异常的分割不精确;而SAM则倾向于生成大量冗余Mask,需要复杂的后处理。为了解决这些问题,研究人员提出了一种新的协作框架ClipSAM。ClipSAM的核心理念是利用CLIP的语义理解能力进行异常定位和粗略分割,然后将这些信息作为SAM的提示约束,以改进异常分割结果。具体来说,ClipSAM引入了一个...
我们首先使用 SAM-1B(1%)数据集训练 SAM2CLIP 模块,将 SAM 的知识转移到开放词汇 SAM 中,然后,我们使用 COCO 或 LVIS 数据集中的分割掩码和标签注释联合训练 CLIP2SAM 和掩码解码器。此外,我们采用 ImageNet 数据集的联合训练,以便我们的开放词汇 SAM 进行演示(见图5)。
品玩10月26日讯,据Arxiv页面显示,苹果和伊利诺伊大学香槟分校的研究者近日共同发表论文,介绍了一种名为SAM-CLIP的统一视觉基础模型。 SAM-CLIP 将 CLIP和Segment Anything Model 两种视觉基础模型统一起来,通过使用多任务学习、持续学习等技术,两种模型的优势融合到一个统一模型之中。此外,SAM-CLIP还引入了协同功能 ...