采用帧相机和事件模态组合时,mIoU提高到74.73%,分别超过CMNeXt和SAM-LoRA 31.3470%和6.77%。添加LiDAR到帧相机进一步提升mIoU至75.42%,与CMNeXt相比改进了28.39%,与SAM-LoRA相比提高了5.08%。整合帧相机、事件和LiDAR模态实现74.8%的mIoU,保持MLE-SAM的优异性能,并分别相对于CMNeXt和SAM-LoRA提升了28.14%和4.72%。这...
采用帧相机和事件模态组合时,mIoU提高到74.73%,分别超过CMNeXt和SAM-LoRA 31.3470%和6.77%。添加LiDAR到帧相机进一步提升mIoU至75.42%,与CMNeXt相比改进了28.39%,与SAM-LoRA相比提高了5.08%。整合帧相机、事件和LiDAR模态实现74.8%的mIoU,保持MLE-SAM的优异性能,并分别相对于CMNeXt和SAM-LoRA提升了28.14%和4.72%。这...
为了使MLLM与分割任务对齐,使用了参数高效的微调技术LoRA,从而基于包含图像-文本对和真实掩码的RES数据集进行模型训练。LoRA输出位置提示,包括边界框 $Prompt_B \in \mathbb{N}^4$ 和 $k$ 组正点和负点 $Prompt_P \in \mathbb{N}^{(n_1+n_2)k \times 3}$ ,如图 (a) 所示,其中一组包含 $n_1$...
包括Med-SA、SAMed、AdaptiveSAM、SAM-Med2D。Med-SA直接加入在ViT的block中加入LoRA进行微调,当overlap达到0.75时达到了SOTA。 SAMed在Q和V计算时加入LoRA,mask encoder和prompt encoder参数进行微调训练,prompt的输入采用了固定输入。 AdaptiveSAM使用Text信息,使用Text Affine补上调整SAM中文本没有医学信息的缺点,image...
为了使MLLM与分割任务对齐,使用了参数高效的微调技术LoRA,从而基于包含图像-文本对和真实掩码的RES数据集进行模型训练。LoRA输出位置提示,包括边界框 PromptB∈N4PromptB∈N4 和kk 组正点和负点 PromptP∈N(n1+n2)k×3PromptP∈N(n1+n2)k×3 ,如图 (a) 所示,其中一组包含 n1n1 个正点和 n2n2 个负点(...
低秩适配器。与微调图像编码器中的所有参数不同,作者利用低秩适配器(LoRA)更新一小部分参数,以适应医学图像,如图3所示。给定编码的令牌序列,使用投影层生成结果令牌序列,表示为。LoRA建议对的调整应逐步且一致。它建议利用低秩近似和来...
此外，我们还分析了优化不同模块，包括解码器、LayerNorm 和不同的 finetune 方案以及他们的组合的实验结果，实验证明了 finetune 编码器的 LoRA 方案效果最佳。总结 尽管视觉基础模型可以在分割任务上表现出色，但其在下游任务中仍会存在性能不佳的情况。我们研究了 Segment-Anything 模型在多个下游图像分割任务中的...
VideoControl 是用于文本到视频生成的工具包,该项目当前提供三种视频生成模型:通用文本到视频生成模型 Base T2V,可以根据输入的文本描述合成逼真的视频;LoRA 个性化文本到视频生成模型 VideoLoRA,基于预训练 LVDM,可通过在一组描述特定概念的视频剪辑或图像上采用 LoRA 来实现微调,易于训练并需要更少的计算资源;通过插入...
这表明作者提出的微调方法要优于SSOM提出的基于AdaLora-的微调方案。与先进的领域特定方法相比,TS-SAM仅通过微调少量参数就取得了竞争力。在、和指标上,TS-SAM在ECSSD、OMRON和PASCAL-S数据集上达到了SOTA性能,同时在DUTS和HKU-IS数据集上也有良好的表现。在指标上,TS-SAM的性能相对较弱,这将是未来改进的方向。
LoRA微调:利用LoRA(Low-Rank Adaptation)技术对Segment Anything Model(SAM)进行微调,以适应特定域的血细胞图像分割任务。 跨域自编码器:引入无监督跨域自编码器,专注于学习血细胞图像的内在特征,同时抑制域特定的伪影信息。 特征提取:通过LoRA-SAM提取图像嵌入,并通过自编码器进一步提取内在特征。