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。
对于SAM,作者使用了预训练的ViT-H模型。 Experiments on MVTec-AD and VisA 与最先进方法的比较。在本节中,作者在MVTec-AD和VisA数据集上评估作者提出的ClipSAM框架在ZSAS方面的有效性。表1显示了作者的提出的ClipSAM与现有最先进的ZSAS方法在不同的数据集和各种指标上的全面比较。可以得出结论,ClipSAM在四个...
MobileSAM是SAM的轻量级版本,经过了一些巧妙的训练,它可以在资源有限的设备上运行得更快、更高效。 MobileSAM的训练过程中,我们将从原始的SAM中提取出ViT-H图像编码器的知识,并传递给一个轻量级的图像编码器。这个训练过程只需要不到一天的时间,在单个GPU上完成,而生成的MobileSAM模型比原始SAM小了60多倍,性能却媲美...
通过增强掩码原型的能力或重新设计掩码生成器,可以预期解决这个问题。 在本文中,我们重新思考了Segment Anything的任务和模型架构选择,并提出了一种替代方案,其运行速度比SAM-ViT-H (32×32)快50倍。实验证明,FastSAM可以很好地解决多个下游任务。然而,FastSAM还存在一些可以改进的弱点,例如评分机制和实例掩码生成范式。
pip install segment-anything-hq python from segment_anything_hq import sam_model_registry model_type = "<model_type>" #"vit_l/vit_b/vit_h/vit_tiny" sam_checkpoint = "<path/to/checkpoint>" sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint) ...
python train_learnable_sam.py --image /path/to/the/image \ --mask_path /path/to/the/mask \ --model_name vit_h \ --checkpoint /path/to/the/pretrained/weights \ --save_path /path/to/store/the/weights \ --lr 0.05 \ --mix_precision \ --optimizer sgd 2023.08.15 Fix the dtype er...
Sam( (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) ...
尽管有上述优点，但由于 SAM 中的 ViT-H 图像编码器有 632M 个参数（基于提示的解码器只需要 387M 个参数），因此实际使用 SAM 执行任何分割任务的计算和内存成本都很高，这对实时应用来说具有挑战性。后续，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个微小的 ViT 图像编码器中...
我们提出了EfficientViT - SAM,一个新的加速分割任何事物模型族。我们保留了SAM的轻量级提示编码器和掩码解码器,同时将重图像编码器替换为Efficient Vi T。对于训练,首先从SAM - ViTH图像编码器到Efficient ViT的知识蒸馏开始。随后,我们在SA - 1B数据集上进行端到端的训练。得益于Efficient ViT的效率和容量,Effici...
尽管有上述优点,但由于 SAM 中的 ViT-H 图像编码器有 632M 个参数(基于提示的解码器只需要 387M 个参数),因此实际使用 SAM 执行任何分割任务的计算和内存成本都很高,这对实时应用来说具有挑战性。后续,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个微小的 ViT 图像编码器中,或者...