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...
SAM-Adapter: Adapting Segment Anything in Underperformed Scenes (iccvw 2023) 2. 摘要 大型模型(也称为基础模型)的出现为人工智能研究带来了重大进展。其中一个这样的模型就是Segment Anything(SAM),它是为图像分割任务设计的。然而,与其他基础模型一样,我们的实验结果表明,SAM在某些分割任务中可能失败或表现不佳...
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，...
放映厅 知识 游戏 二次元 音乐 美食 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 1 4 4 举报 发布时间:2023-04-21 21:20 Stark学AI 粉丝880获赞1.2万...
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(而非重新训练)的方法。研究提出了一个轻量的adapter框架...
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...
Adapting Meta AI's Segment Anything to Downstream Tasks with Adapters and Prompts - SAM-Adapter-PyTorch/requirements.txt at main · tianrun-chen/SAM-Adapter-PyTorch
Adapting Segment Anything Model for Medical Image Segmentation - Medical-SAM-Adapter/precpt.py at main · wh-forker/Medical-SAM-Adapter
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 ...
Paper tables with annotated results for SAM Fails to Segment Anything? -- SAM-Adapter: Adapting SAM in Underperformed Scenes: Camouflage, Shadow, Medical Image Segmentation, and More