相应地,提出了一个包括可提示的分割任务(提示包括提供分割目标的位置、范围、掩模或文本描述)、可以接受多个提示输入并实现交互使用的SAM和使用交互式训练注释循环过程的数据引擎形成的数据集SA-1B的分割任务项目。 SAM的结构主要由三部分组成:强大的图像编码器、prompt编码器和mask解码器。其中,图像编码器采用了MAE预...
作者注意到SAM中的原始Mask解码器具有ViT Backbone,因此作者可以对其进行轻微修改,以便预测Head不仅不可prompt,而且能够利用SAM Mask解码器中的权重。 如图2所示,对于SAM解码器,除了prompt Token 和图像嵌入之外,还有可训练的输出 Token ,包括用于生成Mask的Mask Token 和用于预测Mask置信度的IoU Token 。 此外,Mask To...
另一方面,Mask解码器采用了轻量级的Transformer网络,能够根据提取的图像特征和给定的Prompt信息生成精确的图像分割结果。Mask解码器包含两个Transformer层,一个动态Mask预测头和一个IoU分数回归头。 为了便于用户输入Prompt细节的全面表示,Prompt编码器被战略性地设计。SAM支持4种不同的Prompt类型:点、框、文本和Mask,每种...
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...
与现有的交互式模型不同,SEEM 是第一个不仅支持经典分割任务,还支持各种用户输入类型的通用接口,包括文本、点、涂鸦、框和图像,提供强大的组合功能。如下表 2 所示,通过添加可组合的 prompt,SEEM 在 cIoU,mIoU 等指标上有了显著的分割性能提升。 我们再来看一下交互式图像分割的可视化结果。用户只需要画出一个点...
MaskPrompt保留与输入图像相同的空间分辨率,并通过卷积运算进行编码。文本Prompt由CLIP中经过预训练的文本编码器进行编码。 1.3、SAM in medical imaging SAM彻底改变了图像分割领域,促进了零样本处理,并支持对各种下游任务的进一步开发。在医学图像处理领域,SAM已成为研究的焦点,大量预印本论文证明了这一点。 在这些文献...
去分割instance；结合clip模型，完善sam的text prompt能力，通过输入文字提取目标的mask；还有sam生成mask没...
与现有的交互式模型不同,SEEM 是第一个不仅支持经典分割任务,还支持各种用户输入类型的通用接口,包括文本、点、涂鸦、框和图像,提供强大的组合功能。如下表 2 所示,通过添加可组合的 prompt,SEEM 在 cIoU,mIoU 等指标上有了显著的分割性能提升。 我们再来看一下交互式图像分割的可视化结果。用户只需要画出一个点...
SAM 正具备这样一种零样本分割能力，它可以从各种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了SAM 的ZSL能力，如《SAM.MD: Zero-shot medical image segmentation capabilitiesoftheSegment Anything Model》测试了 SAM 的 ZSL 效果，在图像分割任务中输入了部分点和框作为 ...
SAM 正具备这样一种零样本分割能力,它可以从各种 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了 SAM 的 ZSL 能力,如《SAM.MD: Zero-shot medical image segmentation capabilities of the Segment Anything Model》测试了 SAM 的 ZSL 效果,在图像分割任务中输入了部分点和框...