grounded-segment-anything集成SAM，whisper，ChatGPT，diffusion model，BLIP等来解决一些复杂的cv问题，如i...
segment anything model的评价指标 对于segment anything模型的评价指标可以包括以下几个方面: 1. Dice系数(Dice Coefficient):Dice系数是常用的评价指标之一,用于衡量预测的分割结果与真实分割结果的相似程度。它定义为2倍预测分割区域与真实分割区域的交集大小除以预测区域和真实区域的并集大小。 2. Jaccard系数(Jaccard ...
Segment Anything是一个用于生成模型的工具，用于从图像中生成对应的物体。这个工具的背后有两个团队在做。
恕我直言,Segment-Anything 已经把所有事情(分割)都做的很好了。」 网友表示,NLP 领域的 Prompt 范式,已经开始延展到 CV 领域了,可以预想,今年这类范式在学术界将迎来一次爆发。 更是有网友表示蚌不住了,SAM 一出,CV 是真的不存在了。投稿 ICCV 的要小心了。 也有人表示,该模型在生产环境下的测试并不理想。
SAM 能用交互式点和框的方式进行提示。 SAM 能为不明确的提示生成多个有效掩码。可以为任何图像或视频中的任何物体(包括训练中没有的)生成 mask。 SA-1B数据集 图像注释数据集 Segment Anything 1-Billion (SA-1B) 有史以来最大的分割数据集,超过 11 亿个分割掩码,掩码具有高质量和多样性。
摘要 本文提出Segment Anything（SA），一个可prompt的视觉分割模型，通过一个 能实现视觉特征强大泛化的...
训练Segment Anything的核心在于大量的标注数据。这篇论文最突出的贡献在于标注了一个数据集，其中包含10亿...
在segment anything你是不是得利用pixelwise对遮罩进行各种计算处理！这里完全不用，你只要将代表前轮的...
与 Segment Anything 的第一个版本不同，SAM 2 解码器使用的帧嵌入是基于过去预测的记忆和提示帧（注意...