本文将ViT图像编码器冻结在SAM中并重用其输出,利用预训练的表示进行迁移学习。通过重用预训练的ViT编码器,本文可以充分利用其强大的迁移学习能力,同时减少额外的训练负担。具体来说,本文挑选出ViT中第一个和最后一个Transformer块的输出特征来使用全局关注,即重用ViT的第6层和第24层输出。为了使模型适应增强的分割任务,...
在HQ-SAM中,作者引入了一个新的可学习的HQ-Output Token,并加入了一个新的掩模预测层来进行高质量的掩模预测。 其次,全局-局部特征融合通过提取和融合SAM模型不同阶段的特征来提升掩模质量。具体来说,作者将SAM模型的ViT编码器的早期层次特征、ViT编码器的最后一层全局特征以及SAM模型掩模解码器的掩模特征进行了融合...
我们不是仅将其应用于掩码解码器功能，而是首先将它们与早期和最终 ViT 功能融合以改进掩码细节。为了训练我们引入的可学习参数，研究人员从多个来源组成了一个 44K 细粒度掩码数据集。 HQ-SAM 仅在引入的 44k 掩模 detaset 上进行训练，在 8 个 GPU 上仅需 4 小时。我们展示了 HQ-SAM 在跨不同下游任务的一...
HQ-SAM、FastSAM 和 FasterSAM(MobileSAM) 最近的 Segment Anything Model (SAM) 代表了分割模型的一大飞跃,有强大的零样本功能和灵活的提示。尽管11亿个掩码的训练,但 SAM 的掩码预测质量在许多情况下仍不尽如人意,尤其是在处理具有复杂结构的物体时。本文提出 HQ-SAM,使 SAM 具备准确分割任何对象的能力,同时保...
Segment Anything in High Quality [NeurIPS 2023]. Contribute to SysCV/sam-hq development by creating an account on GitHub.
Running grounded-sam-hq demo as follows: export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python grounded_sam_demo.py \ --config GroundingDINO/groundingdino/config/GroundingDINO_SwinT_OGC.py \ --grounded_checkpoint groundingdino_swint_ogc.pth \ --sam_hq_checkpoint ./sam_hq_vit_h.pth \ # path to sam-hq ...
sam-hq 预训练权重 喜爱 0 sam-hq预训练权重(https://huggingface.co/lkeab/hq-sam/tree/main) 大 大占山 ODC-BY 实例分割计算机视觉语义分割 0 4 2023-11-30 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 sam_hq_vit_tiny.pth sam_hq_vit_l.pth sam_hq_vit_b.pth sam_hq_vit_tiny.pth (40.56M)...
SAM-HQ模型权重,为使用道路标线半自动标注工具:https://github.com/kongdebug/RoadMarking-SemiAnno 不爱做科研的KeyK 11枚 SAM-HQ作者 其他 计算机视觉 0 5 2023-11-29 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 sam_hq_vit_tiny.pth sam_hq_vit_b.pth sam_hq_vit_l.pth sam_hq_vit_h.pth sam_...
尽管微调可以释放SAM针对特定任务的潜力,但它牺牲了模型固有的泛化能力。其他方法则保留SAM的原始参数,增加适配层或后处理模块,如SAM-HQ[30]和Semantic-SAM。这些方法虽然有效,但需要额外的参数和标注的训练数据,限制了其可扩展性和效率。另外,除了直接修改SAM的参数外,改进输入提示或SAM的输出也是可行的策略。
我们不是仅将其应用于掩码解码器功能,而是首先将它们与早期和最终 ViT 功能融合以改进掩码细节。为了训练我们引入的可学习参数,研究人员从多个来源组成了一个 44K 细粒度掩码数据集。 HQ-SAM 仅在引入的 44k 掩模 detaset 上进行训练,在 8 个 GPU 上仅需 4 小时。我们展示了 HQ-SAM 在跨不同下游任务的一...