SAM-Adapter 的核心思想是通过引入轻量级适配器,将任务特定知识注入到冻结的 SAM 模型中,以增强其在下游任务中的适应能力。适配器的设计简洁高效,通过灵活的任务知识输入,提升了模型的性能与泛化能力,特别是在数据稀缺场景下表现突出。 该文章分析了SAM作为基础模型的局限性,并提出如何利用SAM服务于下游任务的问题; 其...
但SAM强大的分割能力依然可以作为我们微调模型的基础,更好地为下游任务服务。 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...
– SAM-Adapter: Adapting SAM in Few-shot Learning》提出了一种基于少样本学习的适配方法。该方法没有对SAM 网络进行微调，而是提出了 SAM-Adapter，它通过使用简单而有效的适配器将特定领域的信息或视觉提示纳入分割网络，从而提高其在阴影检测和伪装物体分割等任务上的性能。SAM-Track：扩展 SAM 应用领域，增强视...
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...
SAM适配下游任务的探究:SAM Adapter 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,META的工作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prompt如点、框、文本描述等粗略的...
SAM适配下游任务的探究:SAM Adapter 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,META的工作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prompt如点、框、文本描述等粗略的...
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,META的工作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prompt如点、框、文本描述等粗略的提示,就可以分割出图像中指定的...
在本文中,作者关注于利用大规模数据集预训练的大视觉模型SAM进行下游任务的精准微调。为了充分利用SAM在大规模数据集上的预训练效果,作者提出了TS-SAM。利用轻量级的卷积侧 Adapter (CSA),作者首次将侧网络的概念引入SAM的微调过程中。 此外,结合分割任务的特性,作者设计了多尺度精炼模块(MRM)和特征融合解码器(FFD)...
SAM-Adapter: Adapting Segment Anything in Underperformed Scenes (iccvw 2023) 2. 摘要 大型模型(也称为基础模型)的出现为人工智能研究带来了重大进展。其中一个这样的模型就是Segment Anything(SAM),它是为图像分割任务设计的。然而,与其他基础模型一样,我们的实验结果表明,SAM在某些分割任务中可能失败或表现不佳...