Segment Anything Model (SAM): 这是一个为数据注释提供支持并能通过提示工程实现零样本迁移到一系列任务的分割模型。该模型被设计为可提示的(promptable),能够零样本迁移到新的图像分布和任务。 数据引擎: 为了训练SAM,构建了一个数据引擎,用于收集超过10亿遮罩的数据集SA-1B。数据引擎包括辅助手动、半自动和全自...
Segment Anything 1B (SA-1B): 这个信息框,具体描述了数据集的关键特征: 1+ billion masks(十亿个以上的掩码):该数据集中包含超过十亿个分割掩码,表示标注了大量的图像分割区域。 11 million images(1100万张图像):数据集中包含了1100万张图像,用于训练和测试模型。 Privacy respecting(隐私保护):数据集在制作过...
论文:https://ai.facebook.com/research/publications/segment-anything/代码:https://github.com/facebookresearch/segment-anythingDatasets: https://segment-anything.com/dataset/index.htmlSAM目录:目录 摘要 一、介绍 二、分割万物任务 三、分割万物模型 四、分割万物的数据引擎 人工干预阶段 半自动阶段 全自动...
6、A Comprehensive Survey on Segment Anything Model for Vision and Beyond Chunhui Zhang, Li Liu, Yawen Cui, Guanjie Huang, Weilin Lin, Yiqian Yang, Yuehong Hu SAM在打破分割边界方面取得了重大进展，极大地促进了计算机视觉基础模型的发展。为了充分理解SAM，论文进行了一项调查研究。作为第一个全面回顾基于...
“Segment Anything in Medical Images(MedSAM)”是一篇将SAM扩展到医学图像分割的论文。该论文构建了一个大规模的医学图像数据集,包含了11种不同模态的超过20万个Mask,并提出了一种简单的微调方法来适应SAM到通用的医学图像分割。该论文在...
Segment Anything (SA)即分割一切,论文的成果是最终发布了模型SAM,它无需fine-tune即可对图中任何物体进行分割,且能通过文本提示分割图像,效果可与有监督学习媲美。论文同时发布了超过1B图片,11M的mask标注的数据集SA-1B。 介绍 提示学习帮助大语言模型提升了处理zero-shot问题的能力;CLIP和ALIGN模型又提供了文本和...
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。
最佳学生论文奖由康奈尔大学、谷歌研究院和UC伯克利的研究者获得。大名鼎鼎的「Segment Anything」获得最佳论文提名。 2023年度计算机视觉国际大会(International Conference on Computer Vision, ICCV)10月2日至6日在法国巴黎举行。 ICCV是计算机领域世界顶级的学术会议之一,与CVPR、ECCV并称计算机视觉三大顶会,每两年举办...
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...
Segment Anything (SA)即分割一切,论文的成果是最终发布了模型SAM,它无需fine-tune即可对图中任何物体进行分割,且能通过文本提示分割图像,效果可与有监督学习媲美。论文同时发布了超过1B图片,11M的mask标注的数据集SA-1B。 介绍 提示学习帮助大语言模型提升了处理zero-shot问题的能力;CLIP和ALIGN模型又提供了文本和...