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...
【Model】模型整体上包含三个大模块,image encoder,prompt encoder和mask decoder。 image encoder旨在映射待分割的图像到图像特征空间。 prompt encoder则是负责映射输入的prompt到prompt的特征空间,这里有一点要提就是作者定义了sparse和dense两种prompt,其中sparse prompt比较好理解,就是指demo中我们可以输入的点,目标框...
1.Segment Anything Model 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...
1.Segment Anything Model 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...
1. Segment Anything Model 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...
二、SAM Model 如下图所示,SAM模型包含三个核心组件,Image Encoder、Prompt Encoder和Mask Decoder。图像经过Image Encoder编码,Prompt提示经过Prompt Encoder编码,两部分Embedding再经过一个轻量化的Mask Decoder得到融合后的特征。其中,Encoder部分使用的是已有模型,Decoder部分使用Transformer。
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)。 提示编码器接收外部提示,如点提示 (Point Prompt),并将它们编码为一个...
1.Segment Anything Model 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...
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...
1.Segment Anything Model 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...