为了克服这一障碍,我们提取编码器的中间层特征以形成Prompter的输入,该输入生成包含语义类别信息的prompt。其次,SAM 的prompt包括点(前景/背景点)、框或掩膜。考虑到生成点坐标需要在原始 SAM prompt的流形中搜索,这严重限制了prompt器的优化空间,我们进一步放宽了...
SAM is promptable 意味着模型可以输入多种 prompt 用于分割图像中的指定目标,且对于每个prompt 都会输出 3 个 mask in order to make SAM ambiguity-aware. 在模型设计角度,考虑到其使用的灵活性,SAM 由一个 image encoder、一个 prompt encoder 和一个 lightweight mask decoder 组成,其中 image encoder 只是...
比如说用户可以在第一次输入prompt得到结果后,再通过点击一些要排除或新增的点来控制当前的结果,进行指导优化得到的分割结果。如图所示绿色点是需要包含的物体点,红色点是需要去除的点。 SAM交互式分割示例 适应歧义:SAM任务设计考虑了prompt可能对应多个对象的情况,比如同一个点作为prompt,它的结果可能是部分(书包),可...
通过在3D空间中定位提示,源自不同帧但由同一3D提示投影的像素提示将在3D空间中对齐,从而带来帧间一致性。 2D-Guided Prompt Filter 在之前的提示初始化过程中,某些提示可能会生成低质量且冗余的掩膜,这将降低最终结果的质量。为解决这个问题,我们引入了一个机制来“收集所有帧的反馈”。我们首先采用自动化SAM提出的...
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。 假设M框prompt =,所有这些都指的是 GT 。在M框prompt和输入图像I的情况下,SAM生成一...
Mask解码器首先在输出 Token 、prompt Token 和图像嵌入上应用双向注意力模块。然后通过两个转置卷积层对图像嵌入进行上采样,并对放大后的图像嵌入与输出 Token 之间的逐点乘积进行预测。 3.2 Prediction Head 为了以有效的方式使SAM适应特定的医学图像数据集,作者在SAM编码器中保留权重,并附加一个额外的特定任务预测He...
（c）sam-det: 先训练一个检测器，然后将检测器的box作为prompt输入，得到具体目标的mask。(d)sam-...
Mask解码器首先在输出 Token 、prompt Token 和图像嵌入上应用双向注意力模块。然后通过两个转置卷积层对图像嵌入进行上采样,并对放大后的图像嵌入与输出 Token 之间的逐点乘积进行预测。 3.2、Prediction Head 为了以有效的方式使SAM适应特定的医学图像数据集,作者在SAM编码器中保留权重,并附加一个额外的特定任务预测...
我们分析了训练和测试使用不同类别的 prompt 的性能差异，如表 8 所示。实验表明我们的方案在 cross-prompt 条件下依然表现良好。此外，我们还分析了优化不同模块，包括解码器、LayerNorm 和不同的 finetune 方案以及他们的组合的实验结果，实验证明了 finetune 编码器的 LoRA 方案效果最佳。总结 尽管视觉基础模型...
其次,SAM 的prompt包括点(前景/背景点)、框或掩膜。考虑到生成点坐标需要在原始 SAMprompt的流形中搜索,这严重限制了prompt器的优化空间,我们进一步放宽了prompt的表示,并直接生成prompt嵌入,可以理解为点或框的嵌入,而不是原始坐标。这种设计还避免了从高维到低维再返回到高维特征的梯度流的障碍,即从高维图像特征到...