Meta AI在四月发布了一个视觉分割领域的基础模型,叫做Segment Anything Model,简称SAM。这个模型主要是使用提示工程来训练一个根据提示进行分割的预训练大模型,该模型具有在下游分割任务应用的潜力,并且可以与其他视觉任务组合形成其他视觉任务的新解决方案。该工作从选择用来预训练的任务、模型设计和数据引擎三个角度来论述...
在论文中,他们提出一个用于图像分割的基础模型,名为SAM(Segment Anything Model)。该模型可以通过用户提示(如点击、画框、掩码、文本等)从图像中分割出特定的对象。除此之外,它可以零样本泛化到新颖的视觉概念和数据分布(通俗来说,就是它可以分割一切图像上的视觉对象,即使这些对象没有在训练集出现过)。这意味着从业...
Segment Anything Model是一种基于Transformer的深度学习模型,它主要由编码器和解码器组成。编码器将输入的文本编码成上下文向量,而解码器则将上下文向量转化为输出标签。 Segment Anything Model的核心思想是“自适应分类”,即根据输入文本的不同段落或句子,自动学习如何对其进行分类。这与传统的“硬分类”方法不同,后者...
Segment Anything Model(SAM)是一种计算机视觉大模型,可以对图像进行一键分割,是遥感智能解译的基础。SAM具备免训练、高泛化的特点,然而,模型对图像进行的全要素分割并不具备语义信息。 SAM模型由三个相互关联的元素构成:Task、Model和Data。Task是通过输入分割提示和图片,经模型运算生成掩膜;Model中主要运算的是词语和...
segment anything model解读 segment-anything是一个基于深度学习的图像分割模型。它的目标是从一个给定的输入图像中,将目标对象与背景分离开来,以实现精确的图像分割。 segment-anything模型使用了一种称为FCN(Fully Convolutional Network)的架构,该架构由3个部分组成:编码器、转置卷积层和损失函数。编码器负责提取图像...
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。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.02643 项目地址:https://github.com/facebookresearch/segment-anything ...
1、(1)论文刚开始,给出了模型的交互方式:点、框、mask描边、text都能作为prompt,然后和image一起输入,经过model的处理后,输出就是valid mask了!怎么样,是不是很符合人的使用习惯? 另一个靓点:所谓的data engine,先人工标注少量的高质量数据集,用来训练"粗糙"的SAM;然后用粗糙的SAM做语义分割,期间配个人工检查...
SEGMENT ANYTHING 模型是基于 DeepLabv3+模型进行改进的。DeepLabv3+模型是一种经典的深度学习模型,以空洞卷积(Atrous Convolution)和空洞空间金字塔池化(ASPP)模块为核心,具有出色的语义分割能力。SEGMENT ANYTHING 模型在 DeepLabv3+的基础上,引入了更多的正则化技巧和损失函数优化,进一步提高了模型的性能。 模型的训练主...