(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...
在本演练中,我们将使用默认的ViT-H SAM 模型,即“巨大”视觉转换器 Segment Anything Model。如果您愿意,也可以使用大型 (ViT-L SAM) 或基本 (ViT-B SAM) 模型。 导入模块 这是导入我们将使用的所有模块所需的标头代码: import numpy as np import PIL import torch import Fifthone as fo import Fifthone...
「训练。」为了初始化图像编码器,首先将SAM-ViT-H的图像嵌入蒸馏到EfficientViT中。采用L2损失作为损失函数。对于提示编码器和mask解码器,通过加载SAM-ViT-H的权重来初始化它们。然后,以端到端的方式在SA-1B数据集上对EfficientViT-SAM进行训练。 在端到端训练阶段,以相等的概率随机选择box状提示和点状提示之间。...
首先,确认你的程序或脚本中指定的sam_vit_h_4b8939.pth文件路径是否正确。如果路径错误,程序将无法找到该文件。 查找官方下载链接: 如果文件确实不存在于指定位置,你需要找到该文件的官方下载链接。根据搜索到的信息,sam_vit_h_4b8939.pth是Segment Anything Model(SAM)的预训练权重文件。你可以从Segment Anything的...
"vit_h": build_sam_vit_h, "vit_l": build_sam_vit_l, "vit_b": build_sam_vit_b, } prompt encoder:prompt总共有point,box, mask, text四种,会将其分为三类。pint和box可以作为一类使用position encodings,text可以使用CLIP作为encoder,而mask是一种密集型的prompt,可以使用卷积作为encoder.prompt_encod...
首先确保使用GPU以加快处理速度。接下来，安装所需的项目依赖项并下载必要的文件，包括 SAM 权重。加载Segment Anything模型 配置好环境后，将 SAM 模型加载到内存中。SAM 模型可以加载 3 种不同的编码器：ViT-B、ViT-L 和 ViT-H。ViT-H 比 ViT-B 有了显着改善，但仅比ViT-L有边际收益。这些编码器具有不...
SAM轻量化的终点竟然是RepViT + SAM,移动端速度可达38.7fps。 对于2023 年的计算机视觉领域来说,「分割一切」(Segment Anything Model)是备受关注的一项研究进展。尽管SAM具有各种优势,但速度慢是其不得不提的一个缺点,端侧根本就跑不动。研究者们也提出了一些改进策略:将默认 ViT-H 图像编码器中的知识提炼到一...
未来,基于SAM的独特交互特性,通过定制化优化(如用更轻量的VIT-Tiny替换编码器),并结合专家知识进行模型微调,提出缺陷SAMPrompter方法,从而去除繁琐的标注步骤。最后,通过修改图像编码器构建适用于缺陷视频输入的缺陷3DSAM系统,可以在某些特定场景下加速一些工业缺陷检测任务的效率。
1、default 或 vit_h:ViT-H SAM 模型。 2、vit_l:ViT-L SAM 模型。 3、vit_b:ViT-B SAM 模型。 如果您发现下载速度过慢,请私信小助手获取权重文件。 通过下载并使用其中一个权重文件,将能够在 "Segment Anything" 模型中使用相应的预训练模型。
鉴于SAM中的默认图像编码器是基于ViT-H的,获得MobileSAM的一个简单方法是遵循Kirillov等人的管道,用较小的图像编码器重新训练新的SAM,比如用较小的ViT-L甚至更小的ViT-B替换ViT-H。 表3总结了图像编码器不同变体的SAM参数。如Kirillov等人所述,使用ViT-L或ViT-B作为图像编码器训练新的SAM需要128个GPU,持续多日...