基于SAM-Adapter的成功,SAM2-Adapter针对SAM2的多分辨率分层Transformer架构进行了优化,成功克服了SAM的局限性,在伪装物体检测、阴影检测和息肉分割等挑战性任务中实现了新的最先进(SOTA)性能。实验结果表明,SAM2-Adapter不仅保留了其前身的优势,如泛化性和可组合性,还通过与SAM2的高级架构无缝集成进一步增强了这些能力...
SAM2-Adapter是一项突破性的创新技术,专为释放Segment Anything 2(SAM2)模型的全部潜力而设计,专注于攻克最具挑战性的分割任务。 延续了SAM-Adapter的成功经验,SAM2-Adapter再次突破了SAM2在伪装物体检测、阴影识别和息肉分割等复杂任务中的瓶颈,达到了行业顶尖的性能水准,树立了新的标杆。 从SAM到SAM2的持续挑战展...
SAM2-Adapter是一项突破性的创新技术,专为释放Segment Anything 2(SAM2)模型的全部潜力而设计,专注于攻克最具挑战性的分割任务。 延续了SAM-Adapter的成功经验,SAM2-Adapter再次突破了SAM2在伪装物体检测、阴影识别和息肉分割等复杂任务...
Revert "SAM2-Adapter is live! Use More Powerful Segment Anything 2 (SAM2) as the backbone!"#82 Merged tianrun-chendeleted theSAM2-AdapterbranchAugust 7, 2024 18:55 Sign up for freeto join this conversation on GitHub. Already have an account?Sign in to comment...
本文介绍的方法SAM Adapter[2],设计了一个Adapter模,它可以在不微调SAM网络的情况下,通过简单而有效的适配器,将领域特定的信息或视觉提示注入到分割网络中,从而提高SAM在特定任务上的性能。该论文在多个任务和数据集上进行了广泛的实验,包括ISTD阴影检测数据集、COD10K、CHAMELEON和CAMO伪装物体检测数据集,以及kvasir-...
本文介绍的方法SAM Adapter[2],设计了一个Adapter模,它可以在不微调SAM网络的情况下,通过简单而有效的适配器,将领域特定的信息或视觉提示注入到分割网络中,从而提高SAM在特定任务上的性能。该论文在多个任务和数据集上进行了广泛的实验,包括ISTD阴影检测数据集、COD10K、CHAMELEON和CAMO伪装物体检测数据集,以及kvasir-...
摘要:SAM-Adapter不仅显著提升了SAM的性能,而且在这些任务上达到了最先进的水平。 本文分享自华为云社区《SAM适配下游任务的探究:SAM Adapter》,作者:Hint。 近期大模型的涌现给AI研究带来显著的发展,Segment Anything(SAM),就是其中一个为图像分割任务设计的基础大模型。SAM是一种交互型的图像分割大模型,通过提供的...
{chen2024sam2adapterevaluatingadapting, title={SAM2-Adapter: Evaluating & Adapting Segment Anything 2 in Downstream Tasks: Camouflage, Shadow, Medical Image Segmentation, and More}, author={Tianrun Chen and Ankang Lu and Lanyun Zhu and Chaotao Ding and Chunan Yu and Deyi Ji and Zejian Li ...
将SAM从2D提升到3D，与Nerf相结合，允许用户在单个渲染试图中仅通过一次手动提示获得任何目标的3D分割结果缺陷检测：将SAM和U-Net结合，用于检测混凝土结构裂缝MedSAM：将SAM应用到医学图像分割的首次尝试，整理了一个大型医学图像分割数据集，通过对SAM进行微调，使其适应一般医学图像分割任务SAM-Adapter：探索和实验SAM...
具体而言,作者提出了一个Open-Vocabulary SAM,它是一个受SAM启发的模型,用于同时进行交互式分割和识别,利用两个独特的知识传输模块:SAM2CLIP和CLIP2SAM。前者通过蒸馏和可学习 Transformer Adapter 将SAM的知识转移到CLIP,而后者将CLIP的知识转移到SAM,从而增强其识别能力。 在各种数据集和检测器上的广泛实验表明,...