总的来说,mask decoder是SAM模型的关键组件,它利用深层神经网络的强大能力,结合图像内容和用户指示,高效地生成高质量的语义分割掩码。 mask decoder 在前一页的介绍之后,我们现在深入到SAM模型的核心之一:mask decoder的内部机制,以及数据是如何在这一复杂结构中流动和转换的。 首先,tokens被送入mask decoder,并进行自...
mask decoder会使用输入的image_embedding、prompt_embedding,模型自带的iou_token、mask_token预测mask。利用two-way-transformer结构,实现 prompt_embedding、iou_token、mask_token与image_embedding的"交互",该结构有一个自注意力(prompt_embedding、iou_token、mask_token)、两个交叉注意力组成(prompt-to-image和image...
Sam由ImageEncoderViT,PromptEncoder,MaskDecoder三个部件组成,ImageEncoderViT负责将image输入编码为图像嵌入(描述图像的特征向量);PromptEncoder负责将用户输入的位置提示信息(point、boxes、mask)编码为空间嵌入(描述位置的特征向量);MaskDecoder用于对接ImageEncoderViT与PromptEncoder的输出,依据输入的图像特征向量和位置特征...
此前讲过,以ViT_B为基础的SAM权重是375M,其中prompt encoder只有32.8k,mask decoder是16.3M(4.35%),剩余则是image encoder,image encoder是非常大的,一般不对它进行微调,预训练的已经够好了,除非是类似医疗影像这种非常规数据,预训练数据中没有,效果会比较差,才会对image encoder也进行微调,所以此处只针对decoder...
mask decoder: 首先定义一个 learnable token 记作 output tokens(类似于 VIT 中的 [class token]),这个 token 用于最后与 image embedding 点乘得到预测的 mask,这个 output tokens 会与 prompt tokens 相加。mask decoder 中共包含 2 层 decoder,每层的 decoder 中的操作为: ...
SAM 组件采用与原始 SAM 相同的架构,由图像编码器 (Image Encoder)、提示编码器 (Prompt Encoder) 和掩码解码器 (Mask Decoder) 组成。 图像编码器采用 Vision Transformer (ViT) 作为 backbone,将输入图像编码为图像向量 (Image Embedding)。...
掩码解码器(Mask decoder):掩码解码器有效地将图像嵌入、提示入和输出令牌映射到掩码该设计的灵感来源于对Transformer解码器块的修改。修改的解码器块在两个方向上使用提示自注意和交叉注意来更新所有嵌入。在运行两个块之后,对图像嵌入进行上采样,MLP将输出令牌映射到动态线性分类器,然后动态线性分类器计算每个图像位置...
Prompt类型:point, box, mask, 文本,目前官方并没有开放文本 输入的能力的 掩模解码器 decoder,要利用encoder得到的特征来输出结果,支持实时操作--Lightweight解码器 根据前两步得到的 image embedding 和 prompt embedding 生成有效的多个 mask 和 每个 mask 对应的置信分数。Prompt encoder 和 Mask decoder 都是轻...
SAM 主要由三个组件构成:图像编码器(ImageEncoder)、提示编码器(PromptEncoder)、和解码器(MaskDecoder)。 图像编码器使用 MAE 进行预训练,整个 SAM 在拥有 11 亿标注的训练集 SA-1B 上进一步进行微调,训练时使用了 Focal loss 和 Dice loss 的组合。推理时,测试图片 x 首先由图像编码器进行编码,然后给定提示...
SAM 主要由三个组件构成:图像编码器(ImageEncoder)、提示编码器(PromptEncoder)、和解码器(MaskDecoder)。 图像编码器使用 MAE 进行预训练,整个 SAM 在拥有 11 亿标注的训练集 SA-1B 上进一步进行微调,训练时使用了 Focal loss 和 Dice ...