Adapting Meta AI's Segment Anything to Downstream Tasks with Adapters and Prompts - SAM-Adapter-PyTorch/requirements.txt at main · tianrun-chen/SAM-Adapter-PyTorch
研究提出了一个轻量的adapter框架将这些任务相关的知识输入进SAM中,以实现SAM在下游任务的针对性应用。该论文的代码已经在GitHub上开源。 主页:https://tianrun-chen.github.io/SAM-Adaptor/ 代码(已开源):https://github.com/tianrun-chen/SAM-Adaptor-PyTorch 论文:https://arxiv.org/abs/2304.09148 这项研究成...
Adapting Meta AI's Segment Anything to Downstream Tasks with Adapters and Prompts - tianrun-chen/SAM-Adapter-PyTorch
尽管基础模型的固有局限性仍然存在,例如训练数据无法完全覆盖所有可能的场景,但通过引入SAM2-Adapter,研究者成功地在多个任务中实现了SOTA性能。SAM2-Adapter不仅继承了SAM-Adapter的核心优势,还引入了显著的改进,SAM2-Adapter有效地利用了SAM2的多分辨率和分层特性,实现了更为精确和鲁棒的分割效果。 SAM2-Adapter 的核...
研究提出了一个轻量的adapter框架将这些任务相关的知识输入进SAM中,以实现SAM在下游任务的针对性应用。该论文的代码已经在GitHub上开源。 主页:https://tianrun-chen.github.io/SAM-Adaptor/ 代码(已开源):https://github.com/tianrun-chen/SAM-Adaptor-PyTorch 论文:https://arxiv.org/abs/2304.09148...
开源代码:https://github.com/tianrun-chen/SAM-Adapter-PyTorch “SAM-Adapter的成功经验同样适用于SAM2!” 在AI研究领域,基础模型的引入已经彻底改变了研究的格局,尤其是当这些模型基于庞大的数据集进行训练时。 近期,Segment Anything...
Adapter 将多尺度特征作为输入,目标是将CLIP特征与SAM表示对齐。在解码方面,CLIP2SAM模块将冻结的CLIP编码器中的知识转移到SAM解码器。具体而言,作者设计了一个特征金字塔 Adapter ,它与SAM解码器一起使用RoIAlign操作符进行联合训练。 遵循SAM的精神,通过利用已建立的语义数据集(包括COCO、LVIS和ImageNet-22k)来增强...
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,Open-Vocabulary SAM在分割和识别任务中均有效,明显优于仅将SAM和CLIP简单结合的 Baseline 。此外,借助图像分类数据训练,Open-Vocabulary SAM可以分割和识别大约...
基于Adapter 的微调已经被研究用于提高SAM在下游任务上的性能。然而,微调后的SAM与特定领域的模型之间仍然存在显著的性能差异。为了减少这个差距,作者提出了Two-Stream SAM (TS-SAM)。 一方面,受到参数高效的微调(PETT)中的侧网络的启发,作者设计了一个轻量级的卷积侧 Adapter (CSA),将SAM强大的特征融合到侧网络训练...
SAM-Adapter在SAM编码器中引入了轻量级适配器,提高了SAM在COD和阴影检测任务上的性能。SSOM则利用固有的低秩结构对SAM进行自适应微调,从而提高了SAM在SOD任务上的性能。SAM-Adapter和SSOM都是探索SAM在下游任务中应用能力的开创性工作。然而,这些微调后的SAM与最近的特定领域模型之间仍存在显著的性能差距。