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
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...
具体而言,我们引入了开放词汇表 SAM(Open-Vocabulary SAM),一种受 SAM 启发的模型,旨在同时进行交互式分割和识别,并利用两个独特的知识转移模块:SAM2CLIP和CLIP2SAM。前者通过蒸馏和可学习的变压器适配器将 SAM 的知识适配到 CLIP 中,而后者则将 CLIP 的知识转移到 SAM 中,增强其识别能力。在各种数据集和检测器...
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...
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 ...
SAM-CLIP, reduces storage and compute costs for inference, making it well-suited for edge device applications. We show that SAM-CLIP not only retains the foundational strengths of SAM and CLIP, but also introduces synergistic functionalities, notably in zero-shot semantic segmentation, where SAM-...
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
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 to train a YOLO-NAS model. To label data for a YOLO-NAS model with SAM-CLIP, you will: Install Autodistill Create a dataset Build a prompt to label images in the dataset Label our data on Autodistill Train a new model ...
我们展示了SAM-CLIP学习到了更丰富的视觉表示,具有局部化和语义特征,适合广泛的视觉任务。与SAM和CLIP相比,SAM-CLIP在几个头探测任务上取得了更好的性能。我们还展示了SAM-CLIP不仅保留了其前身模型的基础优势,而且还引入了协同功能,特别是在零镜头语义分割中,SAM-CLIP在5个基准测试中取得了新的最先进结果。与...