SAM- adapter以SAM为骨干,通过简单而有效的适配器向网络中注入定制信息,以提高特定任务的性能。我们在伪装目标检测和阴影检测任务中评估了我们的方法,并证明SAM- adapter不仅显著提高了SAM的性能,而且达到了最先进的(SOTA)结果。我们预计这项工作将为SAM在下游任务中的应用铺平道路,并将在各种图像分割和计算机视觉领域...
参考文献:Wu J, Ji W, Liu Y, et al.Medical sam adapter: Adaptingsegment anything modelfor medical image segmentation[J]. arXiv preprint arXiv:2304.12620, 2023. 代码: GitHub - SuperMedIntel/Medical-SAM-Adapter: Adapting Segment Anything Model for Medical Image Segmentationgithub.com/SuperMed...
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...
SAM 图像编码器提取的特征被逐层提取并通过堆叠的卷积侧 Adapter (CSA),得到适用于下游任务的图像特征 F_{csa}∈R^{C_{1}*\frac{H}{16}*\frac{W}{16}}. 为了从图像编码器提取更详细的特征,作者提出多尺度细化模块 (MRM)。
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...
2.1Medical SAM Adapter: Adapting... 1.为什么要用SAM进行医学图像分割? (1)基于提示的交互式分割是分割的典范;提示决定了预期结果的粒度。 例如:根据根据不同要求和用途,比如眼底图像的不同目标,试盘,血管,视杯和黄斑。可能需要从单个图像中分割,那么SAM为交互式分割提供了极好的框架。
SAM Adapter (Med-SA), which incorporates domain-specific medical knowledge into the segmentation model using a light yet effective adaptation technique. In Med-SA, we propose Space-Depth Transpose (SD-Trans) to adapt 2D SAM to 3D medical images and Hyper-Prompting Adapter (HyP-Adpt) to ...
SAM适配下游任务的探究:SAM Adapter 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...
In this paper, instead of fine-tuning the SAM model, we propose the Medical SAM Adapter (Med-SA), which incorporates domain-specific medical knowledge into the segmentation model using a light yet effective adaptation technique. In Med-SA, we propose Space-Depth Transpose (SD-Trans) to adapt...