prompt一键「切出」任何图像中的所有对象,能够泛化到新任务和新领域的灵活性 SAM应用场景 理解网页的视觉和文本内容。在AR/VR领域,SAM可以根据用户的视线选择对象,然后把对象「提升」为 3D。对于内容创作者,SAM可以提取图像区域进行拼贴,或者视频编辑。SAM还可以在视频中定位、跟踪动物或物体,有助于自然科学和天文学...
这种模式提供了一个直接的方式来可视化SAM的质量。然而,我们并没有度量标准来评估SAM在这种模式下的性能。评估SAM全能模式的一个主要挑战在于,预测的遮罩没有标签。换句话说,模型只是切割出对象,而没有赋予标签,因此我们将全能模式称为切割分割。在我们介绍我们提出的切割分割度量标准之前,我们首先总结了现有的图像分割...
Prompt类型:point, box, mask, 文本,目前官方并没有开放文本 输入的能力的 掩模解码器 decoder,要利用encoder得到的特征来输出结果,支持实时操作--Lightweight解码器 根据前两步得到的 image embedding 和 prompt embedding 生成有效的多个 mask 和 每个 mask 对应的置信分数。Prompt encoder 和 Mask decoder 都是轻...
其中sparse prompt比较好理解,就是指demo中我们可以输入的点,目标框或者是描述目标的text,而dense prompt在目前的线上demo中体验不到,paper中也只说它对应的是mask类型的prompt,从代码里看应该是训练时候用的比较多,一般是上一次迭代预测出的一个粗分割的mask,粗略指出待分割的目标区域。
Prompt Consolidation 有时,由单个3D提示对齐的2D掩膜可能只分割了对象的一部分,因为2D帧的覆盖范围有限。为解决这个问题,我们设计了一个提示合并策略。该策略涉及检查不同3D提示生成的掩膜,并识别它们之间的一定重叠。在这种情况下,我们认为这些提示可能正在分割同一个对象,并将它们合并为单个伪提示。这个过程促进了提示...
SAM 模型的学习训练方式是 prompt,来源于近年来突飞猛进的NLP 下游任务的优化过程。Prompt 代表的 prompt-based learning,即基于提示的学习,区别于传统的监督学习,被 GPT-3 团队推进使用。SAM 利用这种先进的技术路线,完成CV底层技术突破, 并且具有广泛的通用性和零样本迁移的能力。为了较深刻了解 prompt,本节对...
1.采用规则的点做为SAM的prompt,先将原图规则分割网格,得到32*32(points_per_side)个分割点;再将原图上crop2倍和4倍下采样(crop_n_layers)的小图片(裁剪的图片会有重叠),在裁剪的图片以同样分割网格的方式得到16*16,和8*8个(crop_n_points_downscale_factor=2,每次缩小2)分割点(相当有3种大小的图片)。
正如许多先前的工作所研究的那样,原始SAM模型在各种医学图像分割任务上的性能有限。分割性能在很大程度上取决于用户的输入Prompt。尽管SAM在许多视觉任务中表现出令人印象深刻的零样本性能,但其有效性仍然受到自然图像和医学图像之间的领域差距的影响。 为了利用大视觉模型显著的泛化能力,作者结合了即时学习方法来重新定义大...
可以说,Meta实现了一个完全不同的CV范式,你可以在一个统一框架prompt encoder内,指定一个点、一个边界框、一句话,直接一键分割出物体。不过,瑞莱智慧RealAI要来“泼泼冷水”了。RealAI算法团队刚刚研究发现,只要在图片上添加一些对抗样本,SAM模型“分割一切”的本事,就会瞬间失灵。原本SAM可以很好地自动分割图像...
Sam项目代码的初步解读,对其中的SamPredictor、ImageEncoderViT、PromptEncoder和MaskDecoder进行解读,与https://hpg123.blog.csdn.net/article/details/131194434的使用手册内容相呼应。 1、整体介绍 Sam由ImageEncoderViT,PromptEncoder,MaskDecoder三个部件组成,ImageEncoderViT负责将image输入编码为图像嵌入(描述图像的特征...