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,生成了新的高质量特征(HQ-Features)。 基于ViT-L的SAM和HQ-SAM的训练和推理比较。HQ-SAM给SAM带来了微不足道的额外计算负担,模型参数的增加少于0.5%,并且达到了其原始速度的96%。SAM-L...
采用 ViT-B 架构，我们的模型实现了与在 LAION-2B [77] 和 DataComp1B [22]（均由 Ilharco 等人...
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_...
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) 下载 sam_hq_vit_l.pth ...
打包后的软件,附带了sam_hq_vit_tiny.pth模型,便于直接使用。 如需使用精度更高的模型,请自行下载,并放置于ISAT_with_segment_anything/segment_any文件夹下。 下载地址同上下载预训练模型 使用 软件具体功能可查看:功能说明 1.标注 1. 软件左侧选择类别(工具栏-文件-设置中,进行类别添加或修改) 2. 开始标注 ...
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。
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 ...
ViT-B模型甚至已经明显优于MiDaS模型,更小的ViT-S甚至都可以在几个未见数据集上优于MiDaS。 上两表域内与域外度量深度估计角度进行了对比,很明显:所提方案取得了非常优异的微调性能。 最后,作者还验证了所提MDE编码器在语义分割任务上的迁移能力,见上表。
通过交互式提示(如点)来生成图像遮罩,Segment Anything Model(SAM) 是一款强大的零样本图像分割模型。本文介绍了 SAM-PT,这是一种扩展 SAM 功能的方法,使其能够在动态视频中跟踪和分割任意内容。 模型列表 sam_hq_vit_b.pth sam_hq_vit_h.pth sam_hq_vit_l.pth ...
通过交互式提示(如点)来生成图像遮罩,Segment Anything Model(SAM) 是一款强大的零样本图像分割模型。本文介绍了 SAM-PT,这是一种扩展 SAM 功能的方法,使其能够在动态视频中跟踪和分割任意内容。 模型列表 sam_hq_vit_b.pth sam_hq_vit_h.pth sam_hq_vit_l.pth ...