论文地址：https://arxiv.org/pdf/2312.03502.pdf项目地址：https://github.com/Zhang-Haojie/WeSAM论文标题：Improving the Generalization of Segmentation Foundation Model under Distribution Shift via Weakly Supervised Adaptation 方法 方法介绍分为四个部分：Segment Anything 模型基于自训练的自适应框架弱监督如何...
SAM的一个比较新颖的点子是它从交互分割(interactive segmentation)引申出了一个新的任务类型,叫做可提示分割(promptable segmentation)。从他的模型中也能看出,输入的prompt是模型在输出最终mask的关键指导信息,这也是为什么目前的SAM模型在处理一些专业领域图像(比如医学图像分割)时,直接使用他的segment everything功能,也...
Instance segmentation 首先,SAM使用ViTDet的proposal作为prompt,然后预测mask的,从性能上确实不如ViTDet,但是Fig.11如下可以看到,人工打分,SAM生成mask的质量比ViTDet强,也可以参考Fig.16,SAM通常预测的比较完整,边缘比较整齐,边缘完整整齐应该是大数据训练模型涌现出来的能力,而完整也意味着损失了一定的分割小物体的能力...
论文标题:Improving the Generalization of Segmentation Foundation Model under Distribution Shift via Weakly Supervised Adaptation 方法 方法介绍分为四个部分: Segment Anything 模型; 基于自训练的自适应框架; 弱监督如何帮助实现有效的自训练;...
3.Weakly-Supervised Concealed Object Segmentation with SAM-based Pseudo Labeling and Multi-scale Feature Grouping 方法 这篇论文提出了一种用于弱监督隐蔽目标分割(WSCOS)的新方法,主要包括以下两个关键组件: WS-SAM框架:利用最近提出的视觉基础模型Segment Anything Model (SAM),通过使用稀疏注释作为提示来生成密集...
论文标题:Improving the Generalization of Segmentation Foundation Model under Distribution Shift via Weakly Supervised Adaptation 方法 方法介绍分为四个部分: Segment Anything 模型 基于自训练的自适应框架 弱监督如何帮助实现有效的自训练 低秩权重更新 1.Segment Anything Model ...
内容提要事件背景: 2023年4月5日，MetaAI研究团队发布论文“分割一切”一《Segment Anything》并在官网发布了图像分割基础模型一Segment Anything Model(SAM)以及图像注释数据集Segment-Anything 1-Billion(SA-1B)。论文核心观点 :目标: 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)...
论文标题:Improving the Generalization of Segmentation Foundation Model under Distribution Shift via Weakly Supervised Adaptation 方法 方法介绍分为四个部分: Segment Anything 模型 基于自训练的自适应框架 弱监督如何帮助实现有效的自训练 低秩权重更新 1.Segment Anything Model ...
事实上,在具体的细分领域中,完成同SAM相同效果的图像分割是工程中最基础的任务之一。而SAM之所以产生了如此大的影响力,是因为SAM实现了不需要任何标注就可以完成(几乎)所有目标的分割。这也是模型的名字叫做SegmentANYTHINGModel的原因。 SAM官方提供了Demo测试,演示了其强大的分割功能。我做了加个简单的测试,直接上图...
论文标题:Improving the Generalization of Segmentation Foundation Model under Distribution Shift via Weakly Supervised Adaptation 方法 方法介绍分为四个部分: Segment Anything 模型 基于自训练的自适应框架 弱监督如何帮助实现有效的自训练 低秩权重更新 1.Segment Anything Model ...