模型的结构如上图所示. prompt会经过prompt encoder, 图像会经过image encoder。然后将两部分embedding经过一个轻量化的mask decoder得到融合后的特征。encoder部分使用的都是已有模型,decoder使用transformer。 image encoder 利用MAE(Masked AutoEncoder)预训练的ViT模型,对每张图片只处理一次,且在prompt encoder之前进行。...
SAM 是一个由 MetaAI实验室推出的强大人工智能图像分割应用,可以自动识别哪些图像像素属于一个对象,并且对图像中各个对象进行自动风格处理,可广泛用于分析科学图像、编辑照片等。 SAM 的完整应用由一个图片编码器模型(encoder)以及掩码解码(mask decoder) + 提示编码模型(prompt encoder)构成,这两部分都可以被解析为独...
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...
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,目标框或者是描述目标的text,而dense prompt在目前的线上demo中体验不到,paper中也只说它对应的是mask类型的prompt,从代码里看应该是训练时候...
图解SAM 首先,这篇论文主要作出三点贡献:抛出一个Segment Anything(SA)的项目,在一个统一框架Prompt Encoder内,指定一个点、一个边界框、一句话,直接一键分割出对应物体提出一个图像分割的基础模型:SAM(由图像编码器、提示编码器、解码器组成)提出一个大规模多样化的图像分割数据集:SA-1B(包含1100万张...
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...
提示编码器(Prompt encoder):包括两组提示--sparse ( 点、框、文本)和dense( 码 )通过位置编码来表示点和框,其中位置编码与每个提示类型的学习嵌入相结合,用CLIP的现成文本编码器表示自由格式文本。掩码等dense提示使用卷积嵌入,并与图像嵌入元素结合。
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 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 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...