CLIP: CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)是OpenAI开发的一种模型,通过对比学习将文本和图像对齐。它在训练中使用大量的图像和文本对,使得模型能够进行零样本学习,并能处理未见过的数据分布和视觉概念。 ALIGN: ALIGN(A Large-scale ImaGe and Noisy-text embedding)是Google提出的一个类似于CLIP的模型,也...
从前边介绍能看出,类似LLM,模型上没有太多惊艳的地方,主要是加大模型容量,在这种前提下海量的训练数据对模型的效果就至关重要,但是不同于自然语言或者其他的图像任务,分割任务没法从原始的图像通过自监督来实现,而分割标注又是一个成本极高的工作,所以论文中花了较多篇幅去介绍如何去产生训练数据,在数据产生上基本思路...
这个SAM模型的设计和训练是提示型的,所以在新的图像分布和任务上可以实现零样本迁移。SAM团队评估了其在许多任务上的能力,发现其零样本性能令人印象深刻–通常与之前的监督模型相比具有竞争能力,甚至优于这些结果。模型开源地址:https://segment-anything.com/ ....
5、An Empirical Study on the Robustness of the Segment Anything Model (SAM)Yuqing Wang, Yun Zhao, Linda Petzold SAM)是一般图像分割的基础模型，它主要在自然图像上表现出令人印象深刻的性能，但了解其对各种图像扰动和域的稳健性对于经常出现此类挑战的实际应用至关重要。这篇论文在不同的现实世界条件下对SA...
任务不可知的基础模型的这一新的研究趋势是最近由一个被称为segment anything model (SAM)的模型引发的,该模型是为一般图像分割而设计的。SAM 是一个可提示的模型,使用可提示的分割任务对 1100 万张图像进行了超过 10 亿个掩码的训练,从而实现了强大的零样本泛化。
论文基础信息如下 Abstract 我们介绍Segment Anything(SA)项目:这是一个全新的任务、模型和图像分割数据集。通过在数据收集循环中使用我们高效的模型,我们建立了迄今为止最大的分割数据集(远远超过其他数据集),包含超过10亿个掩码和1100万张获得许可且尊重隐私的图像。该模型被设计和训练为可提示性,因此它可以将零样本...
demo:https://segment-anything.com 读后感 论文提出 Segment Anything (SA)模型,无需精调,即可通过文本提示进行图像分割(抠图)。 SA 基于将 Transformer 模型应用到图像处理领域 ViT备2_论文阅读_ViT,对图像的无监督学习 MAE备2_论文阅读_MAE,以及文本图像相互映射的CLIP论文阅读_图像生成文本_CLIP,可以说它是图像...
Whalepaper - 我们会选取比较成熟的 Topic 和 做一些 开源方案 分享,通过一起阅读、分享论文学习的方式帮助学员更好 “高效+全面+自律” 学习,让大家都有所收获和提升!论文标题: Segment Anything分享人:崔腾松摘要:Segment Anything 模型是一种新的图像分割模型,它
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 ...
demo: https://segment-anything.com 读后感 论文提出 Segment Anything (SA)模型,无需精调,即可通过文本提示进行图像分割(抠图)。 SA 基于将 Transformer 模型应用到图像处理领域 ViT 备2_论文阅读_ViT,对图像的无监督学习 MAE 备2_论文阅读_MAE,以及文本图像相互映射的CLIP 论文阅读_图像生成文本_CLIP ,可以说...