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...
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...
那个号称分割一切的CV大模型他来了!Segment Anything Model 最全解读!迪哥带你2小时吃透SAM终极模型!共计2条视频,包括:视觉大模型Segment Anything、关注我,学习更多AI知识点!等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
现在有了这个SAM分割一切对象的模型，就不需要人工或者极大地减少了人工标注的时间与精力，而且标注除了几百倍的效率提升之外，打标注的效果还特别好，这节省了大量的财力和物力，对一些小公司来说就特别的有用。除了提高打标注之外，其他用途也是非常广泛和很有价值的，比如说，垃圾回收公司，我们可以将垃圾分散放在...
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 ...
项目1:https://github.com/zhouayi/SAM-Tool 项目2: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 --dat...
Meta 的 FAIR 实验室刚刚发布了Segment Anything Model (SAM),这是一种最先进的图像分割模型,旨在改变计算机视觉领域。 SAM 基于对自然语言处理 (NLP)产生重大影响的基础模型。它专注于可提示的分割任务,使用提示工程来适应不同的下游分割问题。 为什么我们对 SAM 如此兴奋?
大家可以玩一玩~~~, 视频播放量 825、弹幕量 0、点赞数 16、投硬币枚数 5、收藏人数 12、转发人数 3, 视频作者 曾导SJTU, 作者简介 北美Ph.D., 正在更新计算流体力学从0到1系列,欢迎催更^v^,相关视频:Meta AI 最新AI模型,Segment Anything Model ( SAM ),划分一切,李
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...
Segment Anything可以说是第一个纯视觉的大模型,其实模型参数并不大,SAM的大之处体现在数据集上。Meta为了训练SAM构建了一个包含11M图像,1B个Mask。当然人工标记这么多数据是不可能的,SAM是开发了一个数据引擎,具体包括三个阶段: 人工标注:人工标注一小部分,训练一个初略的模型 ...