最近，一篇「一次性分割一切」的新论文《Segment Everything Everywhere All at Once》再次引起关注。在该论文中，来自威斯康星大学麦迪逊分校、微软、香港科技大学的几位华人研究者提出了一种基于 prompt 的新型交互模型 SEEM。SEEM 能够根据用户给出的各种模态的输入（包括文本、图像、涂鸦等等），一次性分割图像或视频...
“Segment Everything Everywhere All at Once(SEEM)”,是一篇利用SAM的强大的零样本泛化能力,实现了对任意图像中的所有物体进行分割的论文。该论文提出了一种新的分割框架,将SAM与一个物体检测器结合,通过给SAM提供检测器输出的边界框作...
Segment-Everything-Everywhere-All-At-Once基于多模态prompt分割 （point、box、mask、audio、text）https...
通用图像分割模型,能够以任何所需的粒度分割和识别任何内容。 2.2 SEEM: Segment Everything Everywhere All at Once 强大的提示分割模型支持使用各种类型的提示(文本、点、涂鸦、引用图像等)以及提示的任意组合进行分割。 2.3 OpenSeeD 一个用于开放词汇分割和检测的简单框架,支持通过框输入生成掩模的交互式分割。 2.4...
In contrast, recent advances in the field of natural image segmentation have witnessed the emergence of segmentation foundation models, such as segment anything model (SAM)7 and Segment Everything Everywhere with Multi-modal prompts all at once8, showcasing remarkable versatility and performance across...
这个图是今天刚出的一个工作里截的（Segment Everything Everywhere All at Once），具体setting我也没...
git clone git@github.com:UX-Decoder/Segment-Everything-Everywhere-All-At-Once.git&&sh assets/scripts/run_demo.sh 📍[New]Getting Started: INSTALL.md DATASET.md TRAIN.md EVAL.md 📍[New]Latest Checkpoints and Numbers: COCORef-COCOgVOCSBD ...
"Segment Everything Everywhere All at Once." NeurIPS (2023). [paper] [code] [2023.04] SegGPT:Xinlong Wang, Xiaosong Zhang, Yue Cao, Wen Wang, Chunhua Shen, Tiejun Huang. "SegGPT: Segmenting Everything In Context." ICCV (2023). [paper] [code] [2023.04] ...
作者提出了一个cv方向的任务Task,启发与nlp的prompt机制,叫做提示性分割(promptable segmentation),实现这个任务的模型Model叫做分割一切模型(Segment Anything Model SAM),训练这个模型的数据集Data叫(SA-1B Segment Anything-1 Billion)。 SAM功能数据标注(data annotation),其他任务零样本迁移(zero-shot transfer) ...
4299–4309 [59] Xueyan Zou, Jianwei Yang, Hao Zhang, Feng Li, Linjie Li, Jianfeng Gao and Yong Jae Lee “Segment everything everywhere all at once” In arXiv preprint arXiv:2304.06718, 2023 AppendixAppendix A Related Work A.1 Weakly Supervised Semantic Segmentation (WSSS) Recent ...