Segment Anything Model (SAM) 是由 Meta 开源的图像分割大模型,在计算机视觉领域 (CV) 取得了的新突破。SAM 可以在不需要任何标注的情况下,对任何图像中的任何物体进行分割。SAM 的开源引起了业界的广泛反响,仅几天内就获得了上万的关注(Star),被称为计算机视觉领域的 GPT。 SAM 的工作非常出色,其完成度极高
(a)提出了一种新的视觉任务,通过prompt引导模型分割图像,prompt的形式有4种:point、box、mask和text。但开源的代码中缺少text部分。 (b)模型整体由3部分组成,prompt encoder对prompt进行编码,image encoder对图片进行编码,lightweight mask decoder融合prompt和image的编码,生成分割masks。 (c)为了快速标注数据训练模型...
SAM(Spatial Attention Module)是一种用于图像分割的模型,由香港中文大学的研究团队提出。 SAM 模型的核心是注意力机制。它通过在卷积层之间加入注意力模块,使网络能够自适应地选择特征图中最相关的信息。这样可以提高模型的准确性和鲁棒性。 具体来说,SAM模型将输入图像经过编码器编码,得到不同层次的特征图。在特征图...
🧀SAM是一种先进的深度学习模型,最初设计用于自然图像的零样本分割任务。其在自然图像的零样本分割方面表现出了卓越的能力,但在医学图像上的性能有所下降。这主要是因为医学图像与自然图像之间存在显著的差异,比如成像方式、图像内容和质量等方面。因此,为了使SAM适应医学图像处理,研究者们正在尝试对其进行定制化改进。
Meta在论文中发布的新模型名叫 Segment Anything Model (SAM) 。他们在博客中介绍说,「SAM 已经学会了关于物体的一般概念,并且它可以为任何图像或视频中的任何物体生成 mask,甚至包括在训练过程中没有遇到过的物体和图像类型。SAM 足够通用,可以涵盖广泛的用例,并且可以在新的图像『领域』上即开即用,无需额外的训...
它借鉴了 SAM 在图像分割领域的强大实力,结合了点驱动的方法,只需在视频的第一帧中注释稀疏点,便可成功追踪目标项目。SAM-PT 方法有效地将 SAM 扩展到视频领域,为视频分割提供了强大的支持,而无需对任何视频分割数据进行训练。 🥰虽然 SAM 是通向视觉基础模型的重要一步,但仍然存在许多挑战,特别是在为视频...
AIatMeta(@laion_ai):介绍Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2) - 这是第一个统一的模型,用于实时、可提示的图像和视频对象分割。SAM 2今天在Apache 2.0下可用,这样任何人都可以使用它来构建自己的体验。详情请查看链接。 介绍Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2) - 这是第一个统一的模型,用于实时、...
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使用SambertHifigan个性化语音合成-中文-预训练-16k报错，完全按照模型介绍中的操作报错信息如下： 2023-...