SAM是Meta 提出的分割一切模型（Segment Anything Model，SAM）突破了分割界限，极大地促进了计算机视觉基础模型的发展。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...
在自然语言处理中,有很多称为基础模型的模型,比如谷歌的BERT以及OpenAI的gpt,都是基础模型,这些基础模型输入是一段话,输出呢也是一段话,我们将这样的模型称为seq2seq,也就是序列预测,有了这些基础模型之后,就可以很方便地甚至不需要训练就能迁移到翻译或者文本摘要这种常规的自然语言处理的任务上。那这种基础模型是如...
同样地,当我们输入“雨刷器”并指出多个雨刷器时,结合一个正点,SAM模型就能理解我们需要识别所有的雨刷器,并返回正确的分割结果。 通过这些交互方式,SAM模型证明了自己在理解和执行复杂图像分割任务中的灵活性和准确性。每次交互都是与SAM模型的对话,它能够理解我们的需求并提供我们所需要的精确结果。 SAM模型为我们解...
2023年4月6号,Meta AI公开了Segment Anything Model(SAM),使用了有史以来最大的分割数据集Segment Anything 1-Billion mask dataset(SA-1B),其内包含了1100万张图像,总计超过10亿张掩码图,模型在训练时被设计为交互性的可提示模型,因此可以通过零样本学习转移到新的图像分布和任务中。在其中他们提出一个用于图像...
作为首个全面介绍基于 SAM 基础模型进展的研究,本文聚焦于 SAM 在各种任务和数据类型上的应用,并讨论了其历史发展、近期进展,以及对广泛应用的深远影响。 人工智能(AI)正在向 AGI 方向发展,这是指人工智能系统能够执行广泛的任务,并可以表现出类似于人类的智能水平,狭义上的 AI 就与之形成了对比,因为专业化的 AI...
这充分说明：尽管SAM模型功能十分强大，但也同样存在安全风险。SAM虽然是一种新的CV范式，但算法本身仍然属于深度学习模型范畴，而深度学习模型本身就存在着易受对抗样本攻击的安全隐患。攻击者可以通过向良性数据中添加特定的扰动，生成对抗样本。附加轻微扰动的对抗样本不会影响人类的判断，却会使深度学习模型产生错误结果...
SAM(Segment Anything Model),顾名思义,即为分割一切!该模型由Facebook的Meta AI实验室,能够根据文本指令或图像识别,实现对任意物体的识别与分割。它的诞生,无疑是CV领域的一次重要里程碑。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.02643 项目地址:https://github.com/facebookresearch/segment-anything ...
SAM是Meta 提出的分割一切模型(Segment Anything Model,SAM)突破了分割界限,极大地促进了计算机视觉基础模型的发展。 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、...
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...
SAM是Meta 提出的分割一切模型(Segment Anything Model,SAM)突破了分割界限,极大地促进了计算机视觉基础模型的发展。 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、...