Everything:图像会自动生成一个均匀的 grid,然后对图中的所有物体进行分割。 2.SAM 的 prompts 可实现与其他系统的灵活集成 3. SAM 支持输出方式扩展 4.零样本泛化 SAM已经学会了物体的一般概念——这种理解使得它能够对不熟悉的物体和图像进行零样本泛化,而无需进行额外的训练。 03 SAM 架构特性 数据引擎 为了...
SAMPro3D: Locating SAM Prompts in 3D for Zero-Shot Scene Segmentation 2. 引言 这篇论文提出了一种创新的3D室内场景分割方法,这在增强现实、机器人技术等领域是一个关键的任务。该任务的核心是从多种3D场景表现形式(如网格或点云)中预测3D物体掩膜。历史上,传统方法在分割训练过程中未遇到的新物体类别时常常...
对于训练过程中 prompt 的使用,主要是混合使用 geometric prompts (point, box, mask),对于每一个 gt mask 随机采样 11 次 prompts 来进行训练。训练过程中不使用任何数据增强,使用256 块 GPU,输入image size =1024×1024,共训练 150k iter(大概 2.7 epoch of SA-1B)。 2 Fast Segment Anything 实现了利用...
对于训练过程中 prompt 的使用,主要是混合使用 geometric prompts (point, box, mask),对于每一个 gt mask 随机采样 11 次 prompts 来进行训练。训练过程中不使用任何数据增强,使用 256 块 GPU,输入 image size =1024×1024,共训练 150k iter(大概 2.7 epoch of SA-1B)。 Fast Segment Anything: 实现了...
尽管可以通过在图像上使用网格采样获得 prompts,并过滤掉质量低和重复的 mask 来进行自动分割。但这些分割质量相对较差,可能包含许多误报预测,并且颗粒度不明确。由此产生的 prompt 质量参差不齐,使得自训练效果较差。 因此,借鉴先前的弱监督域自适应工作,我们提出使用三种弱监督方式,包括边界框 box、稀疏点标注 point...
masks, _, _ = predictor.predict() 或者,给整张图片一个蒙版, from segment_anything import build_sam, SamAutomaticMaskGenerator mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(build_sam(checkpoint="</path/to/model.pth>")) masks = mask_generator.generate(<your_image>) 也可以使用命令行...
尽管可以通过在图像上使用网格采样获得 prompts,并过滤掉质量低和重复的 mask 来进行自动分割。但这些分割质量相对较差,可能包含许多误报预测,并且颗粒度不明确。由此产生的 prompt 质量参差不齐,使得自训练效果较差。因此,借鉴先前的弱监督域自适应工作,我们提出使用三种弱监督方式,包括边界框 box、稀疏点标注 ...
尽管可以通过在图像上使用网格采样获得 prompts,并过滤掉质量低和重复的 mask 来进行自动分割。但这些分割质量相对较差,可能包含许多误报预测,并且颗粒度不明确。由此产生的 prompt 质量参差不齐,使得自训练效果较差。 因此,借鉴先前的弱监督域自适应工作,我们提出使用三种弱监督方式,包括边界框 box、稀疏点标注 point...
我们首先使用网格密集采样点作为 prompt 输入,通过 Anchor model 生成初始阶段分割的 masks,剔除 IoU 和稳定性得分低的 mask,然后进行非极大值抑制来获得分割结果。接下来从最终的 masks 中产生一组固定的 prompts,作为所有三个分支的 prompt 输入。因此,三个网络分割输出的 mask 长度相同,并且具有精确的一对一对应...
尽管可以通过在图像上使用网格采样获得 prompts,并过滤掉质量低和重复的 mask 来进行自动分割。但这些分割质量相对较差,可能包含许多误报预测,并且颗粒度不明确。由此产生的 prompt 质量参差不齐,使得自训练效果较差。 因此,借鉴先前的弱监督域自适应工作,我们提出使用三种弱监督方式,包括边界框 box、稀疏点标注 point...