SAM 源自于 2023 年 Meta 的 Segment Anything (SA) 项目。Segment Anything(SA)项目:一个图像分割新的任务、模型和数据集。建立了迄今为止最大的分割数据集,在11M许可和尊重隐私的图像上有超过1亿个mask。该模型的设计和训练是灵活的,因此它可以将zero-shot(零样本)转移到新的图像分布和任务。实验评估了它在许...
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...
这里我遵从官方的指导,使用默认的H系列的模型也就是sam_vit_h_4b8939.pth 接下来可以加载所需要的模型权重,如下: SAM预测对象掩码,给出预测所需对象的提示。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...
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...
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...
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 ...
鉴于SAM 出色的自动化分割能力,相信未来会有越来越多应用场景会部署这项技术,而在产业化落地的过程中,开发者往往最关注的就是性能和准确性之间的平衡,以此获取成本更优的方案。OpenVINO™ NNCF 工具通过对 Segment Anything encoder 部分的量化压缩,在几乎没有影响模型准确性的情况下,显著提升模型的运行效率,降低模型...
Segment Anything Model (SAM) 是一个由Meta AI（原Facebook AI Research）开发的基于深度学习的图像...
我之前分享了Segment Anything(SAM)模型的基本操作,这篇给大家分享下交互式语义分割代码,可以通过鼠标点击目标物生成对应的掩膜,同时我还加入了掩膜保存的代码。 1 Segment Anything介绍 1.1 概况 Meta AI 公司的 Segment Anything 模型是一项革命性的技术,该模型能够根据文本指令或图像识别,实现对任意物体的识别和分割...