这是一个图像分割数据集和模型，具有分段任意模型 (SAM) 和SA-1B 掩模数据集——有史以来最大的分割数据集，支持计算机视觉基础模型的进一步研究。他们使 SA-1B 可供研究使用，而 SAM 则根据 Apache 2.0 开放许可证获得许可，任何人都可以使用此演示对您的图像尝试SAM！推广分割任务 之前，分割问题是使用两类...
第1部分是SAM简介:我们会简要介绍SAM模型是什么,以及它如何革新了图像分割领域。 第2部分是SAM推理:在这部分,我们将识别并解释构成SAM模型的主要组件,包括图像编码器、提示编码器以及掩码解码器的作用。 第3部分是SAM训练:我们将介绍用于训练SAM模型的损失函数,如focal loss和dice loss,它们如何帮助模型提升分割的精确...
先说mask tokens,类似目标检测DETR里面的anchors,输入一个query得到一个output,这里输入一个mask token就得到一个分割mask。 这里用了3+1个mask tokens,3对应着论文中所说的整体、部分和子部分(whole, part, and subpart),论文中Figure4的剪刀就说明了这一点,即一个prompt可以让模型分割出三个masks。 如果不想要...
为特定任务创建准确的分割模型通常需要技术专家进行高度专业化的工作，但是可以通过AI来实现这样的任务。今天Meta开源的这个项目Segment Anything可以实现无人干涉的像素级图像分割自动化。Segment Anything由图像分割的工具、数据集和模型构成，系统体系由通用Segment Anything模型(SAM)和Segment Anything 1-Billion掩码数据集 ...
Joseph Nelson:SegmentAnything在计算机视觉领域设立了一个新标准。回顾从第一次发布到现在，SAM引入了一种能力，使模型接近零样本学习，即在不进行任何训练的情况下，识别图像中的物体并生成完美的多边形和轮廓。这种能力以前需要大量的手动标注和准备，非常精细的点击以创建个人和物体的轮廓。之前确实有一些模型尝试在图像...
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 ...
下载SAM模型: https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth # cd到项目2的主目录下 python helpers\extract_embeddings.py --checkpoint-path sam_vit_h_4b8939.pth --dataset-folder <dataset_path> --device cpu # cd到项...
SamPredictor函数可以使用predict_tarch方法对同一图像输入多个提示(点、矩形)。该方法假设输入点已经是tensor张量,且boxes信息与image size相符合(已有来自对象检测器的输出结果)。 SamPredictor函数(也可以使用segment_anything.utils.transforms)可以将矩形信息编码为特征向量(以实现对多个矩形的支持,transformed_boxes),然后...
该模型首先将图像转换为图像嵌入,该图像嵌入允许从提示有效地生成高质量的掩模。SamPredictor类为模型提供了一个简单的接口,用于提示模型。它允许用户首先使用set_image方法设置图像,该方法计算必要的图像嵌入。然后,可以通过预测方法提供提示,以根据这些提示有效地预测掩码。该模型可以将点提示和框提示以及上一次预测迭代...
SAM主要是做了一个分割任务模型,并且可以直接应用到部分下游任务,实现zero-shot。SAM的成功取决于三个组成部分:任务、模型和数据 贡献 1.什么任务可以实现零样本泛化? 2.相应的模型架构是什么? 3.什么数据可以为这个任务和模型提供动力? 为此作者 定义了一个可提示的分割任务,该任务足够通用,可以提供强大的预训练目...