SAM-CLIP 学到了更加丰富的图像表示；SAM-CLIP 在图像分类任务上，取得了和 CLIP 不相上下的结果；同时使用两个头的话，SAM-CLIP 的语义分割能力得到了进一步增强。小结 SAM-CLIP 的出现可能标志着多模态基础模型的又一个重要技术节点。通过将 SAM（具有强大的空间理解能力）与 CLIP（具有强大的语义理解能力）相结...
SAM-CLIP组成是这样的: 注意Enc SAM-CLIP接收的是Image,即ViT结构,使用SAM训练的Image Encoder初始化。 Head SAM使用SAM的Lightweight Mask Decoder初始化。 Prompt Enc SAM复用SAM的Prompt Encoder,冻结不训练。 Head CLIP是CLIP的Text Encoder,随机初始化。 仅从SAM-CLIP结构也可初步得出结论:SAM-CLIP欲保留更多的...
背景:公开的视觉基础模型 (VFM),例如 CLIP 和分割一切模型 (SAM),正在迅速扩大。 VFM 因其预训练目标而被赋予了独特的功能。例如,CLIP 擅长语义理解,而 SAM 擅长分割的空间理解。 主要工作:集成多任务学习、持续学习和蒸馏技术,引入一个将 VFM 合并到一个吸收其专业知识的统一模型中的方法。将该方法应用于 SAM...
SAM-CLIP: Merging Vision Foundation Models towards Semantic and Spatial Understanding O网页链接这篇论文介绍了SAM-CLIP,一种将视觉基础模型(VFMs)如CLIP和Segment Anything Model(SAM)统一起来的方法。通过使用多任务学习、持续学习技术和师生蒸馏,我们的方法比传统的从头开始多任务训练具有更低的计算成本,并且只需要...
CLIP+SAM,零样本异常分割新篇! 📝在零样本异常分割(ZSAS)任务中,CLIP和SAM等基础模型展现出了令人瞩目的性能。然而,这些模型也存在一些明显的不足: ✔️CLIP主要关注全局特征对齐,导致局部异常分割不够精确。 ✔️SAM在没有适当提示约束的情况下,可能会生成大量冗余掩码,增加后处理的复杂性。 为了克服这些...
在各种数据集和检测器上的广泛实验表明,Open-Vocabulary SAM在分割和识别任务中均有效,明显优于仅将SAM和CLIP简单结合的 Baseline 。此外,借助图像分类数据训练,Open-Vocabulary SAM可以分割和识别大约22,000个类别(见图1中的示例)。 1 Introduction SAM和CLIP在各种视觉任务中取得了显著的进展,展示了在分割和识别方面...
品玩10月26日讯,据Arxiv页面显示,苹果和伊利诺伊大学香槟分校的研究者近日共同发表论文,介绍了一种名为SAM-CLIP的统一视觉基础模型。 SAM-CLIP 将 CLIP和Segment Anything Model 两种视觉基础模型统一起来,通过使用多任务学习、持续学习等技术,两种模型的优势融合到一个统一模型之中。此外,SAM-CLIP还引入了协同功能 ...
ClipSAM的核心理念是利用CLIP的语义理解能力进行异常定位和粗略分割,然后将这些信息作为SAM的提示约束,以改进异常分割结果。具体来说,ClipSAM引入了一个统一的多尺度跨模态交互(UMCI)模块,该模块在CLIP的多个尺度上与视觉特征进行交互,推理出异常位置。此外,ClipSAM还设计了一个新的多级Mask细化(MMR)模块。该模块利用...
SAM CLIP 目标检测 目标检测accuracy 1、目标检测评价指标: 准确率 (Accuracy),混淆矩阵 (Confusion Matrix),精确率(Precision),召回率(Recall),平均正确率(AP),mean Average Precision(mAP),交并比(IoU),ROC + AUC,非极大值抑制(NMS) 假设原始样本中有两类,其中:...
SAM+CLIP,会擦出什么样的火花!模型组合大法霸榜图像分割Zero-Shot!#计算机 #人工智能 #ai #算法 #论文 - AI做题家于20231028发布在抖音,已经收获了9924个喜欢,来抖音,记录美好生活!