3. point有正负label之分,正代表前景,负代表背景,因此还要在点的1×256表征上叠加一组表示正负点嵌入的可学习参数(分别为point_embedding,1×256) 4. 当不使用box时,需要显式地告诉后续的模型,通过追加连接一个not_a_point_embed可学习向量(1×256)来实现 同理,需要显式告诉模型,坐标点是box角点而不是point...
模型输入会把原始图片resize为3*1024*1024(见代码),经过Image encoder得到Image embedding 向量,大小为256*64*64。Prompt encoder和mask decoder相对来说参数量不大。Prompt 包括两种,分别是Dense(输入mask,对应图4里面紫色的conv梯形)和Sparse(点、box、文字)。对于mask,经卷积后,和Image embedding做element-wise加法...
解码器使用两个方向的prompt自注意力和交叉注意力（prompt-to-image embedding或反之）来更新所有的嵌入，...
Lightweight mask decoder：这部分主要是把prompt embedding与image embedding融合，用到了attention等。称作...
SAM 组件采用与原始 SAM 相同的架构,由图像编码器 (Image Encoder)、提示编码器 (Prompt Encoder) 和掩码解码器 (Mask Decoder) 组成。 图像编码器采用 Vision Transformer (ViT) 作为 backbone,将输入图像编码为图像向量 (Image Embedding)。 提示编码器接收外部提示,如点提示 (Point Prompt),并将它们编码为一个...
image encoder,使用了ViT模型将图像编码得到image embedding prompt encoder,将point、box、mask、txt等提示信息进行编码,后续会和image embedding一起用于生成masks mask decoder,将上述两个模块得到的embeddings整合,然后结合两个可学习的tokens生成不同层级的masks和对应的置信度值 ...
image_embedding = predictor.get_image_embedding() Prompt生成 从mask中随机选取一定数量的前景点和背景点,此处默认1个前景点和1个背景点,数量多的话一般保持2:1的比例较好。 mask_value就是对应的类别id,去mask中找出像素值等于类别id的点坐标,然后随机选取点就行。此处还会根据mask算外接矩形(实际上直接读取图...
关于Image encoder,输入图像输入前被预处理为 1024*1024,Image encoder 采用MAE VIT-H/16,是经典的视觉 Transformer 结构,最后输出(256,64,64)的图像 embedding。 关于Prompt encoder,根据不同的 prompt 会有不同的编码方式,点和框的 embedding 通过位置编码获得,Mask 的 embedding 通过卷积操作获得,文本的 embeddin...
Segment Anything Model (SAM):一种来自 Meta AI 的新 AI 模型,只需单击或程序自动计算即可“分割”出图片中的任何对象/物品,这个工具可以快速帮助我的抠出图片的所有对象/物品。 首先我们可以访问Segment Anything的官方网站:https://segment-anything.com/,打开网站后,滚动网页可以查看所有对于Segment Anything的介绍...
关于Image encoder,输入图像输入前被预处理为 1024*1024,Image encoder 采用MAE VIT-H/16,是经典的视觉 Transformer 结构,最后输出(256,64,64)的图像 embedding。 关于Prompt encoder,根据不同的 prompt 会有不同的编码方式,点和框的 embedding 通过位置编码获得,Mask 的 embedding 通过卷积操作获得,文本的 embeddin...