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)。
卷积层CNN-Adapter:鉴于SAM 2中存在多个卷积层,作者也开发了一种CNN-Adapter,以促进这些层内的更好适配(图3(3b))。加入CNN-Adapter后,DSC(区分度)提升了0.25%,进一步验证了有针对性的架构修改的有效性。 作者的最终模型集成了针对点嵌入注意力块的原始 Adapter 、针对图像嵌入注意力块的DWConv Adapter 以及针对...
(1)Adapter 应用于 SAM 的微调(仅用于编码器): 本文提出了在 SAM 架构中引入 Adapter 模块,只在编码器中进行微调。这种做法相比于全量微调,参数更新非常少(仅更新 2% 的参数),从而实现了高效且轻量化的模型改进,尤其适用于医疗图像领域。 Adapter 结构也很简单,主要有两个MLP和一个ReLu组成,第一个MLP 用于压...
令人振奋的是,我们在新工作中展示了,SAM-Adapter的微调方法在SAM2上再次取得了成功。通过SAM2-Adapter的引入,研究人员将SAM2的潜力充分释放,在各类复杂任务中继续实现最先进(SOTA)的性能。这一成果不仅延续了SAM-Adapter的影响力,还证明了其方法的通用性和强大效能,推动了图像分割技术的进一步发展。论文和代码均已...
目标:SAM-Adapter的目标是灵活利用SAM预训练模型中的知识; 骨干架构:使用SAM的图像编码器(基于ViT-H/16)作为骨干网络,同时保持其预训练权重不变;使用SAM的掩码解码器(包括修改后的Transformer解码器和动态掩码预测头),在预训练权重的基础上微调; 任务特定知识引入:通过适配器将任务特定知识 FiFi 注入网络,利用Pro...
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。
高度的灵活性:SAM2-Adapter支持多种条件的集成,以微调SAM2,从而在特定任务上取得更好的结果。 SAM2-Adapter通过利用SAM2的多分辨率分层Transformer架构,进一步增强了这些优势。通过多个适配器的协同工作,SAM2-Adapter有效地利用了SAM2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-...
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,包括...
【 SAM-Adapter与视频分割 】SAM-Adapter通过引入适配器，在阴影检测和伪装物体分割等任务上显著提升性能。此外，SAM-Track项目增强SAM的视频分割能力，能够实现同时追踪超过200个物体的目标。无论是街景、AR、细胞、动画还是航拍等多种场景，SAM-Track都能提供强大的视频编辑能力，显著提升用户的使用体验。【 衍生模型与...