故对于每个真实mask总共会进行11次迭代,一次初始输入prompt的采样迭代,8次采样点迭代,以及两次没有向模型提供新的外部信息的迭代。 Training recipe 使用AdamW优化器( β_1=0.9,β_2=0.999 )和线性学习率warmup进行250次迭代。warmup的初始学习率(lr)为 8e−4 ,训练总共进行90k次迭代(2 SA-1B epochs),在...
为了克服这一障碍,我们提取编码器的中间层特征以形成Prompter的输入,该输入生成包含语义类别信息的prompt。其次,SAM 的prompt包括点(前景/背景点)、框或掩膜。考虑到生成点坐标需要在原始 SAM prompt的流形中搜索,这严重限制了prompt器的优化空间,我们进一步放宽了...
SAM 正具备这样一种零样本分割能力,可以从各种 prompt 输入(包括点、方框和文本)中生成高质量的掩膜(Mask)。学术界有多篇论文探讨SAM 的 ZSL 能力, 如《SAM.MD: Zero-shot medical image segmentation capabilities of the Segment Anything Model》测试 SAM 的 ZSL 效果,在图像分割任务中输入部分点和框作为 prom...
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...
Prompt:将 ChatGPT 的学习思维应用在CV 领域 SAM 模型的学习训练方式是 prompt,来源于近年来突飞猛进的NLP 下游任务的优化过程。Prompt 代表的 prompt-based learning,即基于提示的学习,区别于传统的监督学习,被 GPT-3 团队推进使用。SAM 利用这种先进的技术路线,完成CV底层技术突破, 并且具有广泛的通用性和零样本迁...
3D Prompt Proposal 首先,针对一个3D场景的点云 F∈RN×3 ,包含 N 个点,我们使用最远点采样(Furthest-Point Sampling, FPS)从中采样 M 个点作为初始3D提示 P∈RM×3 。FPS帮助我们实现了场景中物体的良好覆盖。简化地,我们用 f∈R3 和 p∈R3
1. 点(points)- 与应分割的对象相关的一组点。Prompt编码器使用位置编码将点转换为嵌入值。 2. 框(boxes)- 应分割的对象所在的边界框。类似于points,边界框的坐标通过位置编码来进行编码。 3. 分割掩码-由用户提供的分割掩码使用卷积进行嵌入,并与图像嵌入进行element-wise求和。
我们分析了训练和测试使用不同类别的 prompt 的性能差异,如表 8 所示。实验表明我们的方案在 cross-prompt 条件下依然表现良好。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...
SAM是一种prompt-guided的视觉基础模型,用于从其背景中剪切出感兴趣的对象。自Meta研究团队发布SA项目以来,SAM因其令人印象深刻的零样本传输性能和与其他模型兼容的高度通用性而备受关注,用于高级视觉应用,如具有细粒度控制的图像编辑。 ...
相比之下,利用Prompt的方式可以更好地处理情感分类任务并且充分利用预训练模型能力,避免繁重微调数据集准备工作。Prompt可以根据输入的句子来输出对MASK位置单词的预测,进而推测出用户对该作品作品的态度。 IMG_263 预训练+下游任务微调(PLM+Fine-tuning)处理情感分类任务(写影评) ...