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...
方法概述: 与LLM模型/Diffusion Model 系列不同,“prompt“的定义不再仅仅是文本引导输入,而是将分割任务中非常重要的输入条件:1.Point(前/背景关键点),2.boundingbox(包围框),以及3.text(分类文本)作为“分割”任务的Prompt在给定Prompt的情况下返回有效的分割掩码,且能够对模棱两可的提示输出多个mask,如下图所示...
CV大模型Segment Anything Model (SAM)——分割一切,具有预测提示输入的图像分割实践 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 不得不说,最近的AI技术圈很火热,前面的风头大都是chatGPT的,自从前提Meta发布了可以分割一切的CV大模型之后,CV圈也热起来了。 好恐怖的增长速度,昨天写博客的时候也不到6k,今天一早...
代码:https://github.com/BellyBeauty/MDSAM 论文的研究动机就是使用SAM来解决显著性检测(SOD)问题,主要有两个改进: 提出了Lightweight Multi-Scale Adapter, LMSA来微调SAM 提出了Multi-Level Fusion Module, MLFM 和 Detail Enhancement Module, DEM,分别改善了SAM在多尺度和细粒度感知方面的性能。 网络的整体架...
Segment Anything Model（SAM）是一种用于图像分割的深度学习模型。在深度学习和计算机视觉领域，图像分割是...
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 ...
《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...
站长之家(ChinaZ.com)4月6日 消息:Meta在人工智能方面有很大的野心,但却一直追不上OpenAI、微软甚至是谷歌的步伐。现在,这家公司发布了最新AI模型,可从图像中识别单个物体。 当地时间周三,Meta发布了其新的基于 AI 的 Segment Anything Model (SAM) ,该模型具有识别和分离图像和视频中的特定对象的功能。
四月份,AI Research 提出的基础分割模型 Segment Anything Model(SAM)火爆了整个网络,各种基于 SAM 的二创项目也如雨后春笋搬出现,仅仅用了一个月的时间,SAM 就达到了 70+ 的引用量极大地推动了计算机视觉基础模型的发展。 正当很多人还没弄清楚 SAM 到底做了什么的时候,港科大提出了第一篇关于 SAM 的综述。作...
CV大模型Segment Anything Model (SAM)——分割一切,具有预测提示输入的图像分割实践...,不得不说,最近的AI技术圈很火热,前面的风头大都是chatGPT的,自从前提Meta发布了可以分割一切的CV大模型之后,CV圈也热起来了。好恐怖的增长速度,昨天写博客的时候也不到6k,今天