我们比较了两个不同规模的SAM模型:sam_vit_b和sam_vit_h,分别代表使用了Vision Transformer的基础(base)和巨大(huge)版本。参数量的差异主要体现在image encoder上,也就是Vision Transformer的规模。在我们的测试中,VIT在SAM架构中占据了参数量的大头,其次是mask decoder,而prompt encoder参数量最少。 这个差异反映...
ViT-B模型在推理时显存占用4.8G,在NVIDIA RTX 2060的显卡上推理1000*1000px的影像平均用时9秒左右。 使用参数最小的的ViT-B模型对测试图像进行分割,在自然图像和遥感影像中均存在未被识别分割的区域,如自然图像中的人物、草坪、桥墩;遥感影像中的部分裸地、草地、建筑物等。 b.ViT-L模型 ViT-L模型在推理时显存...
标注人员可以自由地为掩码赋予标签；此外，标注人员需要按照对象的突出程度来标记对象，并且掩码标注超过30秒就要继续处理下一张图像。在充分的数据标注后，仅使用新标注的掩码对SAM进行重新训练（该阶段总共训练了模型6次）。随着收集到更多的掩码，图像编码器从ViT-B扩展到ViT-H。同时，随着模型的改进。每个掩码的平均...
图：SAM结构示意 图像编码器：可以是任意能够编码图像的网络，实际项目中作者使用经过MAE预训练的Transformer（ViT-H）提示解码器：考虑两组提示：稀疏（点、框、文本）和密集（掩码）。其中点和框通过位置编码来表示；文本通过CLIP的文本编码器来表示；掩码使用卷积来表示 掩码解码器：Transformer Decoder（类似于Maskform...
在飞桨版本 SAM 中,我们提供了 ViT-B、ViT-L、ViT-H 三种 Backbone 的 SAM 模型,大家可以灵活选择、进行推理测试。SAM 模型可以和其它模型配合,做一些有意思的应用,比如任意一个目标检测模型+ SAM =实例分割模型。我们已经将 SAM 与 CLIP 算法进行了结合,提供了基于飞桨 CLIP 算法的 ViT-B 模型权重文件,通过...
随着收集到更多的掩码,图像编码器从ViT-B扩展到ViT-H。同时,随着模型的改进。每个掩码的平均标注时间从34秒减少到14秒(比COCO的掩码标注快6.5倍,比2D框标注慢2倍);每个图像的平均掩码数量从20个掩码增加到44个掩码。总的来说,该阶段从12万张图像中收集了4630万个掩码。
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...
随着收集到更多的掩码,图像编码器从ViT-B扩展到ViT-H。同时,随着模型的改进。每个掩码的平均标注时间从34秒减少到14秒(比COCO的掩码标注快6.5倍,比2D框标注慢2倍);每个图像的平均掩码数量从20个掩码增加到44个掩码。总的来说,该阶段从12万张图像中收集了4630万个掩码。
sam_model = sam_model_registry['vit_b'](checkpoint='sam_vit_b_01ec64.pth') 1. 我们可以使用默认值设置 Adam 优化器,并指定要调整的参数是掩码解码器的参数: AI检测代码解析 optimizer = torch.optim.Adam(sam_model.mask_decoder.parameters()) ...
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大小和比例的图像,...