【AI工具箱03】Segment Anything 2 SAM2 图像分割-视频动态分割-鼠标涂抹体验升级-ComfyUI工作流系列教程持续更新:https://t.zsxq.com/qkltK 体验地址:https://sam2.metademolab.com/demo SAM2插件地址:https://github.com/kijai/ComfyUI-segment-anything-2...
作者还进一步进行了可视化实验,分析不同 iter 下的分割结果,首先是在 SAM 处理不佳的伪装样本分割任务上进行了评估: 此外,为了验证 GenSAM 的泛化性,还在阴影分割和透明物体分割上进行了可视化实验,均取得了出色的性能。 总结 总的来说...
一个强大的图像编码器计算图像嵌入,一个提示编码器嵌入提示,然后将两个信息源组合在一个预测分割掩码的轻量级掩码解码器中。 SAM“一触即通”:通过一个点或边界框,在待预测图片上给出交互提示,识别分割画面上的指定物体。SegGPT训练完成后无需微调,只需提供示例即可自动推理并完成对应分割任务,包括图像和视频中的实...
该模型的提出为像SAM这样的提示分割方法在实际应用中迈出了重要的一步。 这一研究的创新之处在于,通过提供通用任务描述,GenSAM模型可以批量地处理所有相关任务的无标注图片,而无需为每个图片手动提供具体的提示。这使得模型在处理大量数据时更加高效和可扩展。 在未来,GenSAM模型的方法可能为其他领域的图像分割任务提供...
SAM借鉴了NLP领域的Prompt策略,通过给图像分割任务提供Prompt提示来完成任意目标的快速分割。 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。
1月8日 消息:近期,研究人员提出了一种新型图像分割方法,称为Generalizable SAM(GenSAM)模型。该模型的设计目标是通过通用任务描述,实现对图像的有针对性分割,摆脱了对样本特定提示的依赖。在具体任务中,给定一个任务描述,例如“伪装样本分割”,模型需要根据任务描述准确地分割图像中伪装的动物,而不依赖于手动提供每个...
SAM“一触即通”:通过一个点或边界框,在待预测图片上给出交互提示,识别分割画面上的指定物体。SegGPT训练完成后无需微调,只需提供示例即可自动推理并完成对应分割任务,包括图像和视频中的实例、类别、零部件、轮廓、文本、人脸等等。所提出的FeatureEnsemble方法可以支持任意数量的prompt示例,实现丰俭由人的推理效果。
尽管SA成功地解决了图像分割问题,但现有的视频分割模型和数据集在提供“视频中分割任何东西”的能力方面存在不足。 我们介绍了Segment Anything Model 2(SAM 2),这是一个统一的视频和图像分割模型(我们将图像视为单帧视频)。我们的工作包括任务、模型和数据集(见图1)。我们专注于可提示的视觉分割(Promptable ...
因此,作者将具有大量冻结参数的SAM视为通才类别无关分割的通用模型,并开发一个具有有限可学习参数的语义分割模型作为城市村庄识别的专家模型,其中专家模型在通用模型生成提示的同时自动生成专家模型的提示,通用模型反过来更新专家模型的参数。 遵循所提出的框架,UV-SAM使用四种特定于卫星图像的城市村庄提示类别。首先,UV-...
SegGPT “一通百通”:可使用一个或几个示例图片和对应的掩码即可分割大量测试图片。用户在画面上标注识别一类物体,即可批量化识别分割出其他所有同类物体,无论是在当前画面还是其他画面或视频环境中。 SAM“一触即通”:通过一个点、边界框或...