SAM-CLIP 学到了更加丰富的图像表示；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...
经过两个训练阶段后,SAM-CLIP 可以使用 224/336/448px 下的 CLIP-head 完成 CLIP 任务(例如,零样本分类),并使用 1024px 下的 SAM-head 运行推理。然而,如果想要将两个头一起应用到单个输入图像上来执行某些任务,那么将图像两次传递到具有两种分辨率的图像编码器将是低效的。分别是两个头。为了解决这个问题,我们...
首先,我们通过 SAM2CLIP 从 SAM 编码器向 CLIP 编码器蒸馏知识。这一蒸馏过程不是直接在 CLIP 编码器上执行,CLIP 编码器保持冻结以保持其现有知识,而是在一个轻量级的类变压器适配器上进行,使用像素级蒸馏损失。适配器以多尺度特征为输入,目的是使 CLIP 特征与 SAM 表示对齐。在解码方面,CLIP2SAM 模块将冻结的 ...
大多数VFM都具有独特的属性,例如语言基础(CLIP)、密集对应(DINOv2)和详细分段(SAM),但能力上也存在很大漏洞。蒸馏可以将所有这些属性统一到一个模型中,该模型通常比任何教师都表现更好。研究团队还观察到,更好的教师可以培养出更好的学生,这使得RADIO能够在特定时间点
我居然只花两个小时就学懂了【SAM视觉大模型】,最强图像分割模型论文精读,附源码,segment anything 分割一切大模型!!(遥感影像分割/人工智能) 694 -- 0:44 App SAM+CLIP大火,霸榜AI顶会!准确度提高超过20%,这10种创新方案千万不要错过! 1785 52 2:17:55 App 分割一切!刷爆CV圈子的视觉终极模型Segment Any...
我们已经将 SAM 与 CLIP 算法进行了结合,提供了基于飞桨 CLIP 算法的 ViT-B 模型权重文件,通过 CLIP 计算文本提示与 SAM 分割结果的匹配得分,从而具有通过本文提示对特定目标进行分割的能力。在接下来的工作中,我们将逐步补全 SAM 模型的微调能力,并进行部署侧的优化,方便大家落地应用!另外,为了方便大家测试效果,...
CLIP能够通过将视觉概念和细节(如对象的形状、纹理和颜色)与相应的文本描述关联起来,来识别和理解这些概念和细节。这使CLIP能够执行广泛的任务,包括图像分类、对象检测,甚至视觉问答。ALIGN能够生成图像区域的自然语言描述,提供比传统图像字幕方法更详细、更易解释的结果。DALL·E(Ramesh et al., 2021)被开发用于从文本...
数据获取:训练一个多能力的视觉基础模型需要多样化标注的大规模数据集。然而,目前尚无公开的可同时用于分割与区域识别的大规模数据源。SA-1B 构建了 11 亿高质量掩码标注,用于训练分割基础模型,如 SAM。LAION-2B 收集了 20 亿图像-文本对,用于训练图文对齐模型,如 CLIP。
CLIP。在CLIP框架中,给定一个输入图像 X 和一个相应的描述性文本 C ,框架将这些模态处理为相应的嵌入:图像嵌入 EI ,由其图像编码器计算得出;文本嵌入 t ,由其文本编码器计算得出。 在开放词汇目标检测和分割的背景下,利用CLIP超越固定类别标签的能力,取代传统分类器。例如,在开放词汇检测场景中,将类别名称输入到...