分割任何模型 (Segment Anything Model - SAM) 是一种突破性的图像分割模型,可实现具有实时性能的快速分割。它构成了 Segment Anything 项目的基础,该项目引入了用于图像分割的新任务、模型和数据集。SAM 被设计为可提示的,允许它将零样本转移到新的图像分布和任务。该模型在 SA-1B 数据集上进行训练,该数据集在...
SAM论文的额外贡献是提供了一套完整的数据集SA-1B(含标注手册)和训练、微调方法。本章对上述内容进行介绍。 3.1 SA-1B数据集 SA-1B对应Segmet-Anything 1 Billion (masks),包含由约1100W张高分辨率图像及其11亿掩膜标注构成。其中原始图像分辨率平均为3300×4950,其对外发布版的图像分辨率降采样后为短边设置为1...
(1)SAM概况:2023年4月,Meta发布CV模型SAM(即SegmentAnythingModel),以及对应的数据库SA-1B。SAM是面向通用场景的图像分割模型,并且引入NLP领域的prompt范式,用户通过合理的prompt即可完成图像分割任务,无需额外训练实现“开箱即用”。 (2)SAM训练方法:SAM由SA-1B数据库训练而来,SAM通过人工交互式分割后(先训练再人...
通俗解说Meta的SAM识别和分割对象之三个步骤《2》数据集SA-1B SA-1B是由1100万张不同的、高分辨率的、许可的、保护隐私的图片和11亿张高质量的分割掩码的图片所组成。我们将SA-1B与现有数据集进行比较，并分析掩码质量和属性。我们正在公布SA-1B，以帮助未来计算机视觉基础模型的发展。从这里可以再次看到Meta是...
使用数据引擎的最后阶段完全自动收集的SA-1B的掩码比任何现有的分割数据集[66,44,117,60]多400倍,并且经过广泛验证,掩码具有高质量和多样性。除了用于训练SAM使其健壮和通用外,我们希望SA-1B成为旨在建立新的基础模型的研究的宝贵资源。 负责任的AI(§6)。研究和报告了使用SA-1B和SAM时潜在的公平问题和偏见。
论文指出MetaAI的目标是通过引入三个相互关联的部分来构建一个用于图像分割的基础模型：1）可提示的图像分割任务。2）数据标注并通过提示实现零样本到一系列任务的分割模型SAM。3）拥有超过10亿个掩码的数据集-SA-1B。论文介绍Segment Anything(SA)项目主要包括了用于图像分割的新任务、模型和数据集。指出AI团队发现...
Meta 开源万物可分割 AI 模型:segment anything model (SAM)。 本文列举了一些资料,并从SAM的功能介绍、数据集、数据标注、图像分割方法介绍,研发思路以及对未来的展望来展开详细介绍。并综合了一些评价谈论,放眼当下和展望未来,给出了一些个人的想法和看法。
1)数据规模和质量 SAM通过具备零样本迁移能力,收集大量高质量的图像分割数据(1100万张图像和11亿个掩码)构建SA-1B数据集,这是目前规模最大的图像分割数据集,远超过以往的数据集。 2)模型效率和灵活性 SAM借鉴Transformer模型架构,并结合注意力机制和卷积神经网络,实现高效且可引导的图像分割模型。该模型能够处理任意...
MetaAI的目标是通过引入三个相互关联的部分来构建一个用于图像分割的基础模型:1)可提示的图像分割任务;2)数据标注并通过提示实现零样本到一系列任务的分割模型-SAM ;3)拥有超过10亿个掩码的数据集-SA-1B。 功能: 1)SAM允许用户仅通过单击或通过交互式单击点来包含和排除对象来分割对象,也可以通过边界框进行提示...
Semantic-SAM 实现了高质量的全景，语义，实例，细粒度分割和交互式分割，验证了SA-1B 和其他分割任务的相互促进作用。只需单击一下即可输出多达 6 个粒度分割！与 SAM 相比，更可控地匹配用户意图，不用担心鼠标移动很久也找不到想要的分割了～2. 模型介绍 2.1 模型结构 Semantic-SAM的模型结构基于Mask DINO...