论文指出MetaAI的目标是通过引入三个相互关联的部分来构建一个用于图像分割的基础模型：1）可提示的图像分割任务。2）数据标注并通过提示实现零样本到一系列任务的分割模型SAM。3）拥有超过10亿个掩码的数据集-SA-1B。论文介绍Segment Anything(SA)项目主要包括了用于图像分割的新任务、模型和数据集。指出AI团队发现...
SAM模型之所以在计算机视觉领域产生重要影响，是因为图像分割是许多任务中的基础步骤，比如自动驾驶、人脸识别、车牌识别等都有用到。在这些应用过程中，从目标检测、分割再到识别的整个流程，由算法自动完成，无需人工干预，而SAM模型正是专攻其中的图像分割。虽然SAM是图像分割的代表性模型，但不可避免存在以下短板：1....
第1部分是SAM简介:我们会简要介绍SAM模型是什么,以及它如何革新了图像分割领域。 第2部分是SAM推理:在这部分,我们将识别并解释构成SAM模型的主要组件,包括图像编码器、提示编码器以及掩码解码器的作用。 第3部分是SAM训练:我们将介绍用于训练SAM模型的损失函数,如focal loss和dice loss,它们如何帮助模型提升分割的精确...
Segment Anything Model (SAM) 是由 Meta 开源的图像分割大模型,在计算机视觉领域 (CV) 取得了的新突破。SAM 可以在不需要任何标注的情况下,对任何图像中的任何物体进行分割。SAM 的开源引起了业界的广泛反响,仅几天内就获得了上万的关注(Star),被称为计算机视觉领域的 GPT。 SAM 的工作非常出色,其完成度极高...
最近,Segmentation Anything 模型(SAM)(Kirillov 等人,2023年)因其强大和多功能的视觉分割模型能力而受到了显著关注。它可以基于用户提示生成多样化和详细的分割掩模。尽管在自然图像上表现出色,许多最近的研究也显示(Deng 等人,2023年;Roy 等人,2023年;He 等人,2023年),其在医学图像分割上的表现不尽人意。使医学图像...
该模型首先将图像转换为图像嵌入,该图像嵌入允许从提示有效地生成高质量的掩模。SamPredictor类为模型提供了一个简单的接口,用于提示模型。它允许用户首先使用set_image方法设置图像,该方法计算必要的图像嵌入。然后,可以通过预测方法提供提示,以根据这些提示有效地预测掩码。该模型可以将点提示和框提示以及上一次预测迭代...
Title题目nnSAM: Plug-and-play Segment Anything Model Improves nnUNet PerformancennSAM:即插即用的分割任何东西模型 模型提升了nnUNet性能01文献速递介绍在现代临床工作流中,医学图像的高效准确分割对于疾病诊断和预后、治疗计划和监控以及治疗结果跟踪至关重要。传统上,医学图像分割是一个非常耗时和劳动密集的任务。
总之，Meta 发布的首个图像分割基础模型 SAM 将 NLP 领域的 prompt 范式引入 CV 领域，实现一键抠图功能，为计算机视觉领域带来全新的范式。SAM 的出现预示着计算机视觉领域将迎来技术创新和应用革命，可能会重塑我们对图像处理和识别的认知。随着 SAM 的推广和应用，计算机视觉领域有望实现更高水平的自动化和智能化。
1.上传图片,点击待筛选的图像分割 2.点击restart按钮,进行待分割标签的复原 3.HuggingFace社区运行在CPU平台 该项目可以运行在CPU平台,而原始模型SAM由于体积较大,仅仅在支持运行在GPU平台,MobileSAM模型支持运行在CPU等移动端平台。 五、MobileSAM性能对比
研究者的模型包括一个分割模型(例如 MaskFormer)和一个 CLIP 模型。 他们首先训练修改后的 MaskFormer 作为开放词汇分割的基线(第 3.1 节),然后从图像标题中收集多样的掩膜-类别对(第 3.2 节),并适应 CLIP 用于掩膜图像(第 3.3 节)。 结果 研究者首次展示开放词汇的通用模型可以在没有数据集特定调整的情况下与...