作者使用 ControlNet v1.0 来控制生成过程。作者使用带有 vit-base 主干的 SAM。本文中使用的训练数据集是来自 SA-1B 数据集的sa_000000子集。 对于对抗样本生成过程,作者将 DDIM 步骤 T设置为 50,空文本嵌入的优化步骤数量设为 10,对抗样本的攻击次数设为 10,攻击大小\kappa设为 0.02。作者使用 Adam 优化器...
对于艾尔瓦河项目，最佳设置是在不到12小时的时间内使用GCP虚拟机实例，使用超过1k个分割掩码的数据集训练成功“sam-vit-base”模型。与基准型SAM相比，微调显著提高了性能，中值掩码从不可用变为高度准确。相对于基于默认提示词的基准型SAM模型，微调后的SAM模型极大地提高了分割性能 需要注意的一个重要事实是，1k河...
与原始ViT论文中的ViT-Huge(ViT-H)、ViT-Large(ViT-L)和ViT-Base(ViT-B)互补,Touvron等人引入了较小的ViT,并表示为Deit Small(Deit-S)和Deit Tiny(Deit-T)ViT-Small和ViT-Tiny。 MobileViT-Metha是将ViT与标准卷积相结合以提高其性能的开创性工作,其性能优于MobileNet v2 。主要动机是利用CNN的局部表示能力...
2.2、ViT:轻巧高效 早期的移动视觉应用主要由轻量化神经网络提供支持,如MobileNet及其改进的变体。MobileNet的核心思想在于将普通卷积块分为深度卷积和点卷积,这大大减少了模式参数和计算时间。自ViT问世以来,许多工作都试图使其轻量化和高效。与原始ViT论文中的ViT-Huge(ViT-H)、ViT-Large(ViT-L)和ViT-Base(ViT-...
对于艾尔瓦河项目,最佳设置是在不到12小时的时间内使用GCP虚拟机实例,使用超过1k个分割掩码的数据集训练成功“sam-vit-base”模型。 与基准型SAM相比,微调显著提高了性能,中值掩码从不可用变为高度准确。 相对于基于默认提示词的基准型SAM模型,微调后的SAM模型极大地提高了分割性能 ...
sam-vit-base 开源评估指数 开源评估指数源自 OSS-Compass 评估体系,评估体系围绕以下三个维度对项目展开评估: 1. 开源生态 生产力:来评估开源项目输出软件制品和开源价值的能力。 创新力:用于评估开源软件及其生态系统的多样化程度。 稳健性:用于评估开源项目面对多变的发展环境,抵御内外干扰并自我恢复的能力。 2. ...
对于艾尔瓦河项目,最佳设置是在不到12小时的时间内使用GCP虚拟机实例,使用超过1k个分割掩码的数据集训练成功“sam-vit-base”模型。 与基准型SAM相比,微调显著提高了性能,中值掩码从不可用变为高度准确。 相对于基于默认提示词的基准型SAM模型,微调后的SAM模型极大地提高了分割性能 ...
View in Studio:https://ml.azure.com/registries/azureml/models/facebook-sam-vit-base/version/4 License: apache-2.0 SharedComputeCapacityEnabled: True SHA: b5fc59950038394bae73f549a55a9b46bc6f3d96 inference-min-sku-spec: 4|0|32|64
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...
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...