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: 实现了利...
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...
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>) 也可以使用命令行给图片一个蒙版。
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...
Enhancing Reliability Against Prompts with UncertaintyEviPrompt 只使用单个有标注的图像,将参考图像和其他 3 个目标图像拼接起来作为 SAM 模型的原始输入,获得缝合特征,计算目标特征和锚特征之间的相似度,综合多种信息,模仿决策过程,从而生成point prompt,然后再利用mask decoder得到分割结果。(故事讲的很好) ...
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 ...
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...
PromptEncoder对于points和boxes都使用PositionEmbeddingRandom(pe_layer)进行编码,可以看到其将boxes转换为2个点然后输入了模型。point输入,则对应着pe_layer输出的【2和3】def _embed_boxes(self, boxes: torch.Tensor) : """Embeds box prompts.""" boxes = boxes + 0.5 # Shift to center of pixel coords ...
2.3、使用multi-box prompts对SAM的不确定度进行估计 不同的框prompt会导致SAM分割的差异,即使它们指的是人类视野中的一个对象。受此启发,作者提出的 Multi-box prompt(MNP)算法模拟了多个临床专家的注释,以生成最终预测和不确定性估计。量化由 Multi-box prompt触发的不确定性。