Segment Anything论文和源码解读 王建周 喜欢风光摄影的一只程序狗 125 人赞同了该文章 一.目标 Segment anytion 是facebook rearch 最新的工作,希望通过prompt+预训练的foundtion model的新范式(以前的范式pretrain+finetune)来解决分割这个CV领域的重要且困难的任务,具体可以包含以下任务:交互式分割、边缘检测、超级...
然后采用kernel size 为16,stride为16的卷积将图像离散化为64x64X768(W,H,C)的向量,向量在W和C上背顺序展平后再进入多层的transformer encoder,vit输出的向量再通过两层的卷积(kernel分别为1和3,每层输出接入layer norm2d)压缩到特征维度为256,如下代码...
SAM2(Segment Anything 2)是Meta开发的一个新模型,可以对图像中的任何物体进行分割,而不局限于特定的类别或领域。这个模型的独特之处在于其训练数据的规模:1100万张图像和110亿个掩码。这种广泛的训练使SAM2成为训练新图像分割任务的强大起点。 如果SAM可以分割任何东西,为什么我们还需要重新训练它?因为训练数据的原因...
总的来说,Meta AI 的 Segment Anything 模型为我们提供了一种全新的物体识别和分割方式,其强大的泛化能力和广泛的应用前景将极大地推动计算机视觉领域的发展。未来,我们期待看到更多基于 Segment Anything 的创新应用,以及在科学图像分析、照片编辑等领域的广泛应用。 2 代码复现+讲解 2.1 用于生成显示掩膜的函数(初始...
对https://github.com/Oneflow-Inc/segment-anything/tree/main/segment_anything/modelingSAM的模型实现进行全面解析,为每个函数代码实现添加中文注释。 基于oneflow的mock torch技术一键切换 oneflow 后端运行SAM模型推理,方便基于oneflow做二次开发以及性能优化。
SAM(Segment Anything Model),顾名思义,即为分割一切!该模型由Facebook的Meta AI实验室,能够根据文本指令或图像识别,实现对任意物体的识别与分割。它的诞生,无疑是CV领域的一次重要里程碑。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.02643 项目地址:https://github.com/facebookresearch/segment-anything ...
目前代码已经开源! Segment Anything Model(SAM)可以从输入提示(如点或框)生成高质量的物体遮罩,并且可以用于为图像中的所有物体生成遮罩。它在一个包含1100万张图像和10亿个遮罩的数据集上进行了训练,并且在各种分割任务上表现出了强大的零样本性能。 二、安装 ...
0x1. 模型+代码解析 实际上模型实现部分就对应了这张图。 其中绿色部分表示将原始图像编码为向量,SAM中使用VIT来实现图像编码器。原始图像被等比和 padding 的缩放到1024大小(对应https://github.com/Oneflow-Inc/segment-anything/blob/main/segment_anything/modeling/sam.py#L131),然后采用kernel size为16,stride...
SAM2(Segment Anything 2)是Meta开发的一个新模型,可以对图像中的任何物体进行分割,而不局限于特定的类别或领域。这个模型的独特之处在于其训练数据的规模:1100万张图像和110亿个掩码。这种广泛的训练使SAM2成为训练新图像分割任务的强大起点。 如果SAM可以分割任何东西,为什么我们还需要重新训练它?因为训练数据的原因...