论文速览 SAM 源自于 2023 年 Meta 的 Segment Anything (SA) 项目。Segment Anything(SA)项目:一个图像分割新的任务、模型和数据集。建立了迄今为止最大的分割数据集,在11M许可和尊重隐私的图像上有超过1亿个mask。该模型的设计和训练是灵活的,因此它可以将zero-shot(零样本)转移到新的图像分布和任务。实验评估...
意外的是,我们发现一个简单的设计就能满足这些要求:一个强大的图像编码器用来计算图像嵌入,一个提示编码器嵌入提示信息,然后这两个信息源被结合到一个轻量级的掩码解码器中,该解码器预测分割掩码。我们称这个模型为“全能分割模型”(Segment Anything Model,即SAM,见图1b)。通过将SAM,分成图像编码器和快速提示编码器...
最近,CV 社区见证了探索与任务无关的基础模型的热潮。任务不可知的基础模型的这一新的研究趋势是最近由一个被称为segment anything model (SAM)的模型引发的,该模型是为一般图像分割而设计的。SAM 是一个可提示的模型,使用可提示的分割任务对 1100 万张图像进行了超过 10 亿个掩码的训练,从而实现了强大的零样本...
6、A Comprehensive Survey on Segment Anything Model for Vision and Beyond Chunhui Zhang, Li Liu, Yawen Cui, Guanjie Huang, Weilin Lin, Yiqian Yang, Yuehong Hu SAM在打破分割边界方面取得了重大进展，极大地促进了计算机视觉基础模型的发展。为了充分理解SAM，论文进行了一项调查研究。作为第一个全面回顾基于...
我们将这个模型称为“Segment Anything Model”,或者SAM(参见图1b)。通过将SAM分成图像编码器和快速提示编码器/掩码解码器,相同的图像嵌入可以在不同的提示中复用(并且其成本可以摊销)。给定一个图像嵌入,提示编码器和掩码解码器可以在Web浏览器中从提示中预测出一个掩码,时间为约50毫秒。我们关注点、框和掩码提示...
1、 Segment Anything Model (SAM) Enhanced Pseudo Labels for Weakly Supervised Semantic Segmentation Tianle Chen, Zheda Mai, Ruiwen Li, Wei-lun Chao 图像级监督的弱监督语义分割(WSSS)由于其标注成本较像素级标注低而受到越来越多的关注。大多数现有方法依赖于类激活图(Class Activation Maps, CAM)来生成像...
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 ...
Model: 模型框架设计上主干是分割的架构,图像编码器,这里使用的VIT+MAE的组合方式进行训练;提示部分有不同输入的有不同的编码器;一个融合提示编码和图像编码的解码器; Data: 数据工程,个人理解这是SAM模型牛逼之处,虽然数据工程这块处理手段看起来比较简单,但是SAM团队给我们展示了大道至简。这种让模型自动标注的思...
那个号称分割一切的CV大模型他来了!Segment Anything Model 最全解读!迪哥带你2小时吃透SAM终极模型!共计2条视频,包括:视觉大模型Segment Anything、关注我,学习更多AI知识点!等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
《Segment Anything Model介绍》篇1 一、基本原理 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...