SAM-Adapter 的核心思想是通过引入轻量级适配器,将任务特定知识注入到冻结的 SAM 模型中,以增强其在下游任务中的适应能力。适配器的设计简洁高效,通过灵活的任务知识输入,提升了模型的性能与泛化能力,特别是在数据稀缺场景下表现突出。 该文章分析了SAM作为基础模型的局限性,并提出如何利用SAM服务于下游任务的问题; 其...
但是,研究人员也发现了SAM在医学图像领域、伪装物体等领域效果不佳,因此,我们在SAM发布后两周提出了SAM-Adapter,它成功地将Segment Anything (SAM) 模型应用于特定的复杂任务中,如伪装物体检测、阴影识别和医学图像分割,展现出完美的表现。SAM-Adapter不仅为科研人员提供了强大的工具,还在学术界和工业界产生了深远的影...
在这项工作中,来自魔芯科技、浙江大学、新加坡科技设计大学等单位的研究者提出了SAM-adapter,它是一个针对上述研究问题的优秀解决方案。这项开创性的工作首次尝试将大型预训练的图像分割一切模型SAM适应于特定的下游任务,并提高其性能。正如其名,SAM-adapter是一种非常简单而有效的适应技术,可以同时利用来自大模型的内部...
SAM-Adapter:首次让SAM在下游任务适应调优! 描述 近日,由魔芯科技、浙江大学、湖州师范学院、新加坡科技设计大学(SUTD)、北京航空航天大学等多单位联合发表学术论文,发现了SAM这一通用大模型在部分下游任务上的性能表现不佳,并首次提出了将任务特定知识和大模型SAM学到的通用知识和在下游任务中结合,进行适应调优(而非重...
SSOM [4]使用SAM固有的低秩结构自适应微调SAM,从而提高了SAM在显著物检测任务上的性能。SAM-Adapter和SSOM都是针对将SAM应用到下游任务进行探索的开创性工作。然而,这些微调后SAM与最近的域特定模型之间仍存在显著的性能差距。 在本论文中,作者旨在解决SAM在各种下游任务上表现不佳的挑战,通过制定统一的微调策略来...
实验结果表明，SAM-Adapter不仅显著提升了SAM的性能，而且在这些任务上达到了最先进的水平。如上图所示，...
延续了SAM-Adapter的成功经验,SAM2-Adapter再次突破了SAM2在伪装物体检测、阴影识别和息肉分割等复杂任务中的瓶颈,达到了行业顶尖的性能水准,树立了新的标杆。 从SAM到SAM2的持续挑战展示了将基础模型应用于多样化现实场景的复杂性。但令...
展开 SAM无法分割一切?SAM-Adapter:首次让SAM在下游任务适应调优!#人工智能#论文#图像分割#图像处理#计算机视觉#CV#深度学习#机器学习#AI 4 抢首评 4 4 举报 发布时间:2023-04-21 21:20 Stark学AI 粉丝1007获赞1.4万
Adapting Meta AI's Segment Anything to Downstream Tasks with Adapters and Prompts - SAM-Adapter-PyTorch/utils.py at main · tianrun-chen/SAM-Adapter-PyTorch
samadapterstatus samadapterhelp Options start If the adapter is not running, the optionstartrequestsSystem Automation for Multiplatformsto start the adapter on the preferred node. The command returns when the request is submitted. If the adapter is not automated, it is started on the node where ...