(image_encoder): ImageEncoderViT( (patch_embed): PatchEmbed( (proj): Conv2d(3,1280, kernel_size=(16,16), stride=(16,16)) ) (blocks): ModuleList( (0): Block( (norm1): LayerNorm((1280,), eps=1e-06, elementwise_affine=True) (attn): Attention( (qkv): Linear(in_features=1280...
这篇论文提出了Vision Transformer(ViT)用于解决图像识别问题。具体来说, 图像处理:首先,将图像分割成固定大小的补丁,并将这些补丁的线性嵌入序列作为输入提供给Transformer。图像补丁被视为与NLP应用中的标记(单词)相同。 ViT的整体流程 位置嵌入:为了保留位置信息,在补丁嵌入上添加了标准的可学习一维位置嵌入。 Transfor...
后续,经过SAMI训练出来的轻量型ViT,即可直接替换掉SAM中的ViT-H,从而大幅提升SAM的推理速度,性能上也够用,比其他的轻量SAM的性能都略胜一筹。 图4. 下游分割的zero-shot结果 至此,有关于SAMI的技术内容就讲解了,简单来说,通过构建了SAMI框架,基于MAE技术,将SAM的ViT-H的知识蒸馏进轻量的ViT-T和ViT-S中,替...
SAMI-B 的 top1 准确率达到 84.8%，比预训练基线、MAE、DMAE、iBOT、CAE 和 BEiT 都高。与 DeiT 和 SSTA 等蒸馏方法相比，SAMI 也显示出较大的改进。对于 ViT-Tiny 和 ViT-Small 等轻量级模型，SAMI 结果与 DeiT、SSTA、DMAE 和 MAE 相比有显著的增益。目标检测和实例分割。本文还将经过 SAMI 预训练的 ...
这一显著进展主要归功于其高效的图像编码器 Hiera,这是一种分层 ViT,通过去除冗余组件并利用 MAE 框架进行训练,从 MViTv2 中简化而来。Hiera 是一种精简的、纯Transformer基础的架构,在图像和视频任务中运行速度更快,准确性更高。 3.1.2 基于知识蒸馏的方法...
是框Prompt的数量。图像编码器是一个修改过的视觉 Transformer (ViT)。它将图像编码为密集特征 FSAM∈RH10×110×d 。Prompt编码器将 P 编码为稀疏Prompt Qsp 。同时,为Mask解码器初始化Mask Token Qmask 和IoU Token QIoU 。 Mask解码器将图像特征
SAM是基于prompt的类别无关的分割模型,为了在不增加prompter计算复杂度的情况下获得语义相关且具有区分性的特征,本文引入了一个轻量级的特征聚合模块。如下图所示,该模块学习从SAM ViT骨干网络的各种中间特征层中表示语义特征,可以递归地描述为: ***2.3.3锚点式...
1. 图像编码器:基于可扩展和强大的预训练方法,研究者使用MAE预训练的ViT,最小限度地适用于处理高分辨率输入。图像编码器对每张图像运行一次,在提示模型之前进行应用。 2. 提示编码器:考虑两组prompt:稀疏(点、框、文本)和密集(掩码)。研究者通过位置编码来表示点和框,并将对每个提示类型的学习嵌入和自由形式的文...
Segment-Anything 模型：由于内存限制，我们采用 ViT-B 作为编码器网络。采用标准提示编码器和 mask 解码器。Prompt 生成：训练和评估阶段的 Prompt 输入均是由从实例分割 GT mask 计算而来，模拟人类交互作为弱监督。具体来说，我们从整个 GT mask 的最小边界框中提取 box。Point 是通过在 GT mask 内随机选择 5...
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