具体而言,作者提出了一个Open-Vocabulary SAM,它是一个受SAM启发的模型,用于同时进行交互式分割和识别,利用两个独特的知识传输模块:SAM2CLIP和CLIP2SAM。前者通过蒸馏和可学习 Transformer Adapter 将SAM的知识转移到CLIP,而后者将CLIP的知识转移到SAM,从而增强其识别能力。 在各种数据集和检测器上的广泛实验表明,Open...
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...
基础 VFM SAM 具有图像编码器 (EncSAM )、提示编码器 (PromptEncSAM ) 和光掩模解码器 (MaskDecSAM )。辅助 VFM CLIP 具有图像编码器 (EncCLIP ) 和文本编码器 (TextEncCLIP )。目标是将两个图像编码器合并到一个名为 EncSAM-CLIP 的主干中,该主干由 EncSAM 初始化。此外,考虑与每个 VFM 相对应的...
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...
pip install autodistill autodistill-yolonas autodistill-sam-clip supervision Step 2 Create a Dataset Before you can label a dataset, you need a dataset with which to work. Roboflow has a few resources that can help you create a dataset for your project: ...
TiC-CLIP SAM-CLIP, 视频播放量 1、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 AiVoyager, 作者简介 ,相关视频:Bayesian Flow Networks,LLMs == Compression,LucidDreamer, GaussianEditor,DreamGaussian,TinyGPT-V, MobileVLM,Dropout Re
fromautodistill_sam_clipimportSAMCLIPfromautodistill.detectionimportCaptionOntology base_model = SAMCLIP(ontology=CaptionOntology({"shipping container":"container"})) IMAGE_NAME ="valid/images/image.jpg"image = os.path.join(DATASET_NAME, IMAGE_NAME) predictions = base_model.predict(image) ...
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 ...
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...
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...