SAM是Meta AI开发的分割模型,是计算机视觉的第一个基础模型。SAM在包含数百万张图像和数十亿个掩码的大型数据语料库上进行了训练,因此非常强大。SAM是一种可提示的分割系统,可以在不需要额外训练的情况下对不熟悉的对象和图像进行零样本泛化,从而“剪切”任何图像中的任何对象。 0.简单功能测试 首先试用其demo, 确实...
SAM 是一个提示型模型，其在 1100 万张图像上训练了超过 10 亿个掩码，实现了强大的零样本泛化。许多研究人员认为「这是 CV 的 GPT-3 时刻，因为 SAM 已经学会了物体是什么的一般概念，甚至是未知的物体、不熟悉的场景（如水下、细胞显微镜）和模糊的情况」，并展示了作为 CV 基本模型的巨大潜力。为了充分了解...
SAM 主要由三个组件构成：图像编码器（ImageEncoder）、提示编码器（PromptEncoder）、和解码器（MaskDecoder）。图像编码器使用 MAE 进行预训练，整个 SAM 在拥有 11 亿标注的训练集 SA-1B 上进一步进行微调，训练时使用了 Focal loss 和 Dice loss 的组合。推理时，测试图片 x 首先由图像编码器进行编码，然后给...
Segment Anything 的关键特征是基于提示的视觉 Transformer（ViT）模型，该模型是在一个包含来自 1100 万张图像的超过 10 亿个掩码的视觉数据集 SA-1B 上训练的，可以分割给定图像上的任何目标。这种能力使得 SAM 成为视觉领域的基础模型，并在超出视觉之外的领域也能产生应用价值。尽管有上述优点，但由于 SAM 中的...
SAM 模型SAM模型是一个实现课程开发的持续优化与改进的过程。学习方案的开发是多方参与、发挥协调优势的团队共同完成的。这个过程与AGILE模型很像。在实际的项目中重复步骤，使每一个阶段的目标都接近既定的质量要求。SAM主要内容 AGILE 模型 在当今发展更加迅速的网络社会，Agile模型注重合作的必要、更快的设计方案、...
【3.机器学习实战项目】:Kaggle竞赛案例/推荐系统实战/数据分析建模等 【4.深度学习理论入门】:必备框架(Pytorch+TensorFlow)+神经网络模型基础 【5.计算机视觉实战项目】:OpenCV图像处理+物体检测YOLO实战+Unet图像分割实战等 分享至 投诉或建议 评论 赞与转发...
我们针对SAM的模型输出，通过结合MI-FGSM【Dong et al., Boosting Adversarial Attacks with Momentum, CVPR 2018(Spotlight).】等攻击方法生成对抗样本，使得SAM模型“分割一切”的本事瞬间失灵。这已经不是RealAI团队第一次拿对抗样本“搞事情”了。在此之前，团队还用对抗样本眼镜攻破19款主流商用手机的人脸解锁系统...
在Thermal Infrared Image方面,由于热红外图像通常比较暗,难以进行像素级注释,因此SAM模型已被用于生成伪标签,并构建了一个大规模的热红外图像分割数据集SATIR,其中包含超过10万张带有像素级别标注的图像。利用SAM模型预训练的骨干网络,可以显著提高热红外图像语义分割的性能,并在公共数据集SODA上取得了最好的结果。此外...
SAM 应用领域 SAM 模型可以用在数据标注及标注相关的衍生应用,也可以其他大模型的结合。 图像分割任务 SAM 与其他大模型的结合,图像处理相关。 视频分割任务 医学图像分割任务 从医学影像中提取临床相关信息。例如,放射学家可以使用机器学习来增强分析,通过将图像分割成不同的器官、组织类型或疾病症状。这可以减少运行...