SAM-CLIP 学到了更加丰富的图像表示；SAM-CLIP 在图像分类任务上，取得了和 CLIP 不相上下的结果；同时使用两个头的话，SAM-CLIP 的语义分割能力得到了进一步增强。小结 SAM-CLIP 的出现可能标志着多模态基础模型的又一个重要技术节点。通过将 SAM（具有强大的空间理解能力）与 CLIP（具有强大的语义理解能力）相结...
在训练中,采用SAM编码器作为教师网络,而SAM2CLIP充当学生网络的角色,并将SAM的知识与CLIP对齐。CLIP2SAM将CLIP知识传递给SAM解码器,并在封闭和开放词汇设置下执行联合分割和分类。 1 SAM2CLIP 我们设 计了SAM2CLIP模 块, 用于通过适应和蒸馏方法 弥合SAM和CLIP学习到的特征表示之间的差异。通过全面的实验证明,采用...
首先,我们通过 SAM2CLIP 从 SAM 编码器向 CLIP 编码器蒸馏知识。这一蒸馏过程不是直接在 CLIP 编码器上执行,CLIP 编码器保持冻结以保持其现有知识,而是在一个轻量级的类变压器适配器上进行,使用像素级蒸馏损失。适配器以多尺度特征为输入,目的是使 CLIP 特征与 SAM 表示对齐。在解码方面,CLIP2SAM 模块将冻结的 ...
处理后的图像作为CLIP图像编码器的输入,并与CLIP文本嵌入相结合,使用等式(1)对Mask进行分类。第二种方法称为“裁剪CLIP图像特征 Baseline ”,它使用与 Baseline (a)相同的初始CLIP特征提取步骤。然而,在这种方法中,使用SAM解码器预测的Mask来裁剪CLIP图像特征。随后,对这些带Mask的特征进行池化,得到最终标签,类似于 ...
我们已经将 SAM 与 CLIP 算法进行了结合,提供了基于飞桨 CLIP 算法的 ViT-B 模型权重文件,通过 CLIP 计算文本提示与 SAM 分割结果的匹配得分,从而具有通过本文提示对特定目标进行分割的能力。在接下来的工作中,我们将逐步补全 SAM 模型的微调能力,并进行部署侧的优化,方便大家落地应用!另外,为了方便大家测试效果,...
为了便捷,本文直接使用轻量级的 ResNet18 来标记掩码。其次,可以利用预训练的 CLIP 模型,使 SAM-cls 能够在不进行额外训练的情况下运行以达到零样本的效果。 2.2.3 SAM-det SAM-det 方法更加简单直接,已经被社区广泛采用。首先训练一个目标检测器来识别图像中所需的目标,然后将检测到的边界框作为prompt输入到 SAM...
,计算第c类的分类分数如下: Combined Baselines。本文引入了两种不同的基线来组合CLIP和SAM,如图2 (a)和(b)所示。第一种方法称为“裁剪图像基线”,使用SAM掩码解码器的输出来分割和调整原始输入图像的大小。然后,处理后的图像作为CLIP图像编码器的输入,并与CLIP文本嵌入一起,使用Equ对掩码进行分类。(1).第二种...
a. CLIP 是使用很少的数据增强在自然图像上进行预训练的。 b. 两阶段的开放词汇语义分割方法首先生成类别不可知的掩膜建议,然后利用预训练的 CLIP 进行开放词汇分类。CLIP 模型的输入是裁剪的掩膜图像,与自然图像存在巨大的领域差距。 c. 我们的分析表明,预训练的 CLIP 在掩膜图像上表现不佳。
Edit Everything：编辑一切，该系统结合SAM、CLIP、Stable Diffusion，允许用户使用简单的文本指令编辑图像SkinSAM：使用SAM实现皮肤癌分割Track Anything：将SAM扩展到视频，以实现交互式视频目标跟踪和分割MSA：对SAM进行高效微调，在各种模态（包括CT/MRI/超声等）19个医学图像分割上取得最优成绩SA3D：将SAM从2D提升到...