SAM-ViT-Large是一种基于SAM-ViT架构的视觉模型,用于图像分类和理解。该模型的主要特点是采用了Transformer作为基础结构,使得模型在处理图像数据时能够捕捉到更多的特征信息。此外,SAM-ViT-Large还引入了多头注意力机制,使得模型在处理图像时能够更加关注不同位置的特征信息,从而提高了图像分类和理解的准确性。 SAM-ViT...
SAM-ViT-large是基于SAM-ViT-large架构的视觉模型,用于图像分类和理解。该模型将基于提示的分割一切基础模型(SAM)升级为标记一切基础模型(TAP),通过自注意力机制来捕捉图像的全局上下文信息,并使用多层感知机(MLP)来进行特征提取和分类。 SAM-ViT-large的主要创新在于将图像分割成小块(patches),然后将这些小块作为...
同时,得到的 ViT-Small、ViT-Base 和 ViT-Large 模型也在下游任务上展现出不错的泛化性能,具体可见后面的实验结果。 预训练模型的评估结果 首先是必须要有的 ImageNet-1k 上的结果,可以看到 DINOv2 在 linear evaluation 上比以前的 SOTA(在 ImageNet-22k 上训练的 iBOT ViT-L/16)有非常明显的改进(+4.2%)...
模型变体:基于BERT的配置,定义了三种ViT模型变体:Base、Large和Huge。还评估了混合模型,将CNN的特征图输入到ViT中。 训练和微调:所有模型(包括ResNets)使用Adam优化器进行预训练,批量大小为4096,学习率预热和衰减策略采用线性增长和余弦退火。微调时使用SGD优化器,批量大小为512。 评估指标:通过少样本或微调准确率来报...
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-...
同时,得到的 ViT-Small、ViT-Base 和 ViT-Large 模型也在下游任务上展现出不错的泛化性能,具体可见后面的实验结果。 预训练模型的评估结果 首先是必须要有的 ImageNet-1k 上的结果,可以看到 DINOv2 在 linear evaluation 上比以前的 SOTA(在 ImageNet-22k 上训练的 iBOT ViT-L/16)有非常明显的改进(+4.2%)...
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 需要注意的一个重要事实是，1k...
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-...
它效仿了生成式 LLM(Large Language Model, 大语言模型)的 prompt 范式,可以从不同类型的提示中产生高质量的对象掩码,提示类型包括点、框、掩码和文本。SAM 在各种图像分割任务上表现出了极强的泛化能力,并且精度上不输针对各领域数据集专门训练的传统模型。 在飞桨版本 SAM 中,我们提供了 ViT-B、ViT-L、ViT-...
VIT模型是Transformer模型在CV领域的应用[37],用于把图像映射到特征空间,具体结构如图4所示。将图片输入图像编码器后,首先使用卷积分块缩小尺寸,之后借助Flatten函数将分块的图像转换成向量,并与位置信息(position embedding)相加,相加结果经过...