那么肯定是绕不开这篇视觉大模型的先驱工作SAM:Segment Anything的。之前一直听闻却从未拜读。 原文: https://arxiv.org/pdf/2304.02643.pdfarxiv.org/pdf/2304.02643.pdf 整篇文章内容还是非常多的,原文主要围绕task,model,data三个大块来展开,本文重点可能放在模型的设计层面。更多感兴趣的细节建议阅读原文。
import torchvision import sys import numpy as np import torch import matplotlib.pyplot as plt import cv2 from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor def show_anns(anns): if len(anns) == 0: return sorted_anns = sorted(anns, key=(lambda x: x['area...
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 一、SAM Tas...
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,今天一早已经翻一倍,估计随着这波宣传推广后,会迎来更加恐怖的增长,说明大家对他还是满怀期待的。 今天主要是下载了官方的源码,想要自己实践...
4月初,Meta AI 发布第一个用于图像分割的大规模基础模型Segment Anything Model (SAM)。SAM最大的亮点是它对未知的数据集和任务具有良好的零样本(zero-shot)分割性能。分割过程可全自动(Everything模式)或由不同的手工提示(Prompt模式)驱动,例如,文字、点和方框。
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
SAM 2 code:https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2 SAM 2 demo:https://sam2.metademolab.com/ SAM 2 paper:https://arxiv.org/abs/2408.00714 Segment Anything Model 2 (SAM 2)is a foundation model towards solving promptable visual segmentation in images and videos. We extend SA...
Meta开源了一个图像分割模型【SegmentAnything Model】,简称SAM模型,号称分割一切,在短短开源的一周内,截止今天Github已经24k的star了! 1.下载项目 项目1:https://github.com/zhouayi/SAM-Tool 项目2:https://github.com/facebookresearch/segment-anything ...
meta在2023.4.5又发了image sematic segmentation的文章,名字就叫Segment Anything;学术圈有个潜规则:title越简单,事情越大,比如7年前的那篇 attention is all you need,直接提升了nlp的层次!这次的Segment An
Meta在论文中发布的新模型名叫 Segment Anything Model (SAM) 。他们在博客中介绍说,「SAM 已经学会了关于物体的一般概念,并且它可以为任何图像或视频中的任何物体生成 mask,甚至包括在训练过程中没有遇到过的物体和图像类型。SAM 足够通用,可以涵盖广泛的用例,并且可以在新的图像『领域』上即开即用,无需额外的训...