Segment Anything开源工具能干什么?简单来说,它的主要作用就是输入一张图片和一些提示(prompts),它能按照你的提示进行一键扣图,把你要的东西扣出来。 我随手找了张新闻图片: 无提示分割效果如下: 鼠标单点提示效果如下: Box提示效果如下 : 论文里有写通过文本描述来扣图,但在demo网站上没有找到相关示例。Demo地址...
项目整体的流程是:跟语言大模型一样,需要给sam模型一个prompt提示,这个提示可以是一个点(point),也可以是几个点(points),也可以是一个框(box),也可以是一个文本(text),而SAM就根据prompt提示分割目标物体,就像下面这样: 为了方便展示,本项目用一个jupyter进行项目的执行。 首先需要安装conda环境 ==> 对应于jup...
你方唱罢我登场,最近,计算机视觉领域也迎来了自己的物体分割大模型,由Meta开源的 “万物可分割 (Segment Anything, SAM)”物体分割模型。 物体分割是计算机视觉中的核心任务之一,旨在识别图像中属于特定对象的像素。通常实现图像分割的方法有两种,即交互式分割和自动分割。交互式分割可以对任何类别的对象进行分割,但需要...
1.采用规则的点做为SAM的prompt,先将原图规则分割网格,得到32*32(points_per_side)个分割点;再将原图上crop2倍和4倍下采样(crop_n_layers)的小图片(裁剪的图片会有重叠),在裁剪的图片以同样分割网格的方式得到16*16,和8*8个(crop_n_points_downscale_factor=2,每次缩小2)分割点(相当有3种大小的图片)。
本文提出Segment Anything(SA),一个可prompt的视觉分割模型,通过一个 能实现视觉特征强大泛化的任务在...
1. 原图输入sam, 加一些prompt2. prompt尝试了两种: 1. 只给box annotation; 2. 给box+point...
mask decoder这部分不需要冻结,直接调用mask_decoder推理就行,这里进行了两次mask预测,第一次先预测3个层级的mask然后选出得分最高的一个,将这个mask作为一个mask prompt,并与point prompt、box_prompt一起丢进prompt_encoder得到新的sparse_embeddings, dense_embeddings,再进行第二次mask预测,这次只预测一个mask。相...
1.3.1 Prompt-Segment-Anything 这是使用 Segment Anything 的零样本实例分割的实现。该存储库基于 MMDetection,并包含来自 H-Deformable-DETR 和 FocalNet-DINO 的一些代码。 集成检测模型,先用检测模型得到label和box,然后用box作为prompt,得到instance的mask。
接下来紫色部分表示prompt encoder,prompt encoder的输出包括对点,box和text进行编码组成的sparse_embeddings以及对输入mask进行编码的dense_embeddings (对应https://github.com/Oneflow-Inc/segment-anything/blob/main/segment_anything/modeling/prompt_encoder.py#L251)。最后,sparse_embeddings的输出shape是batch_sizexNx...
与LLM模型/Diffusion Model 系列不同,“prompt“的定义不再仅仅是文本引导输入,而是将分割任务中非常重要的输入条件:1.Point(前/背景关键点),2.boundingbox(包围框),以及3.text(分类文本)作为“分割”任务的Prompt在给定Prompt的情况下返回有效的分割掩码,且能够对模棱两可的提示输出多个mask,如下图所示: ...