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...
两类prompt,离散型(point、boxes、text),稠密型(mask) Points prompt 采用了文献1的位置编码方式,给定点的坐标与前景点/背景点的标签,返回RB×2×256的point embedding。只有一个点为什么是2×256这是为了和box promot处理方式保持一致,对point进行了padding操作。 box prompt。box可以视为2个点组成,故可采用point...
这部分是只针对point作为提示的微调,借助了ISAT_with_segment_anything这个用SAM做自动标注的工具来进行一个效果比对,可以看出来微调前,需要点击多次多个点才能分割得较好,微调后点击一下就能分割出对应类别 微调前 微调后 基于box prompt 这部分加入了box作为提示的微调 微调前 微调后 代码部分 数据读取 使用的是VOC...
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...
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。
SAM(segment anything model)模型总体上分为3大块 绿色的image encoder,将图像编码为向量。 紫色prompt encoder,将支持的prompt 内容编码为向量。 橙色的mask解码器,输出原图尺寸上的前后景概率以及iou score 三.图像编码器 SAM中的图像编码器采用标准的vit作为图像编码器,原始图像被等比和padding的缩放到1024大小,然后...
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...
box包含框的左上和右下两个点,BxNx4,对于某个gt即单个mask,只会有1个box;如果输入的是N个box最终会生成N个masks mask一般和SAM最终输出mask的hxw(256x256),Bx1xHxW txt在SAM代码中未实现,这块可以参考Grounded-Segment-Anything 输出两个: sparse_embeddings点和框的稀疏嵌入,形状为BxNx(embed_dim),其中N由...
SAM借鉴了NLP领域的Prompt策略,通过给图像分割任务提供Prompt提示来完成任意目标的快速分割。 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。
This is an implementation of zero-shot instance segmentation using Segment Anything. - RockeyCoss/Prompt-Segment-Anything