2.1 image encoder 2.2 prompt encoder 2.3 mask decoder 2.4 模型训练 3.data engine(数据引擎) 4.实验 0.测试 近期比较火的chatgpt和ai画图(stable diffusion/controlNet),通过输入文本进行智能回答或者生成图片,刚在想没有一种类似的方法通过提示语实现目标检测和图像分割,Meta AI就开源了SAM(Segment Anything)...
主要包括3个部分:1)image encoder,用来获取输入图像的特征;2)prompt encoder,用来对不同的prompt进行编码,也是本文最具亮点的部分;3)mask decoder,用来根据图像的特征和prompt输入相应的mask。 下面详细说下各个部分。 image encoder使用MAE模型,以原图作为输入,分辨率为1024x1024,输出为256x64x64。 prompt encoder...
Segment Anything Model (SAM):Meta AI 公司推出的新型人工智能模型,只需点击一下,就能在任何图像中 "切出 "任何物体。SAM 是一个可提示的分割系统,对不熟悉的物体和图像进行零点泛化,无需额外训练即可进行分割。 Segment Anything (SA) 项目:一个用于图像分割的新任务、模型和数据集。通过在数据收集循环中使用我...
故设计了一个数据引擎去制造大量的高质量数据来解决这个问题,通过数据引擎可以得到数据集 SA-1B,总共包含了 1100 万张高分辨率图片和 11 亿个 mask。 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...
对于包含分割内容的图像提示，会做两次分辨率降低4倍卷积和一次1*1卷积计算，变为和Image-Encoder相同的...
Image encoder图像编码器 图像编码器。在可扩展性和强大的预训练方法的激励下,我们使用 MAE 预训练的视觉变换器(Vision 变换器 (ViT)。输入。图像编码器每张图像运行一次 图像编码器每张图像运行一次,可在提示模型之前应用。 Prompt encoder提示编码器 提示编码器 我们考虑了两组提示:稀疏(点、方框、文本)和密集(掩...
取得图像后,直接使用SamPredictor中的预处理方式,会将图片按最长边resized到1024x1024,然后计算image_embedding,这部分很耗时,所以每张图只计算一次,会将结果缓存起来需要的时候直接调用。使用"with torch.no_grad()"保证image encoder部分不需要梯度更新,冻结对应权重 ...
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...
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...
因为模型是基于一个很大很大的数据集训练的,所以它的image encoder具备强大编码能力,可以作为预训练模型使用。比如简单地: import sys sys.path.append("..") from segment_anything import sam_model_registry sam_checkpoint = "sam_vit_h_4b8939.pth" model_type = "vit_h" class NewModel(torch.nn.Module...