input_image_size=input_image_size# 输入图像大小self.image_embedding_size=image_embedding_size# 图像嵌入大小self.pe_layer=PositionEmbeddingRandom(embed_dim//2)# 位置编码的维度是嵌入维度的一半self.num_point_embeddings:int=4# pos/neg point + 2 box corners 这个表示模型需要为四种不同类型的点生成嵌...
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...
prompt encoder则是处理输入提示的魔术师，将提示映射到与image embedding相同的特征空间。对于point prompt，位置编码赋予了它对位置信息的敏感性。模型区分了sparse和dense prompt，前者易于理解，后者在训练时起到强化效果，通过降采样、卷积处理与mask特征图融合。mask decoder则是SAM的核心创新，引入了promp...
04-Prompt Encoder详解 PromptEncoder 该类用于对输入的提示信息进行编码。 __init__classPromptEncoder(nn.Module):def__init__(self,embed_dim:int,# mask 嵌入维度image_embe… 阅读全文 03-Image Encoder详解 Image Encoder Image Encoder提取给定图像的图像嵌入向量。 __init__classImageEncoderViT(nn.Modu...
Prompt Encoder(提示编码器) Mask decoder(掩膜解码器) 04 深入浅出Image Encoder Vit网络基本步骤代码详解 Patch Embedding Positional Embedding SAM中基于ViT框架的Transformer图解 Transformer中Attention流程图 Transformer中Multi-attention流程图 Neck结构示意图 ...
特别地,为了构建用于分割任何任务的 efficient SAM 模型,我们采用 SAMI 预训练的轻量级编码器(如 ViT-Tiny 和 ViT-Small)作为图像编码器,并使用 SAM 的默认遮罩解码器作为我们的 EfficientSAM 的解码器,如图 2(底部)所示。我们在 SA-1B 数据集上对 EfficientSAM 模型进行微调,以用于分割任何任务。
def_build_sam(encoder_embed_dim,encoder_depth,encoder_num_heads,encoder_global_attn_indexes,checkpoint=None,):# prompt的embedding是256prompt_embed_dim=256# 图片尺寸是1024x1024 image_size=1024# 把整张图片划分成16个patch vit_patch_size=16# 所以每一个patch是64x64的大小 ...
如上表 所示, 相比prompt-guided mask encoder只有 4M参数,ViT-based image encoder的参数量超过632M, 非常重量级,这使得部署SAM模型运行在移动设备端非常困难。因此,实现可移动地分割一切的关键在于保留SAM的所有功能和特性的前提下,用轻量级图像编码器取代官方中提供的重量级的ViT-based image encoder。
【Clip模型详解】(4)-Clip代码实战 12:56 【SAM模型详解】(1)-SAM模型优势(分割所有的视觉) 12:05 【SAM模型详解】(2)-promptimage encoder讲解 08:14 【SAM模型详解】(3)-SAM代码实战 12:22 【SAM模型详解】(3)-SAM模型mask decoder详解 15:17 【SAM模型详解】(4)-SAM模型常见问题 12:28 【Glip模型...
SAM支持的Prompt包括点、框、Mask。 其中点和框都可以看成是点,Prompt Encoder的做法是给他们生成一个位置编码,并把输出叫做Sparse Embeddings; Mask则是通过卷积进行编码,输出的叫做Dense Embeddings,并且是和原始的Image Embeddings进行拼接。 3. Mask Decoder ...