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: 模型部分...
图像输入:首先,用户需要提供一个或多个图像作为输入。提示(Prompt):用户可以提供提示,如点、框或文...
SAM借鉴了NLP领域的Prompt策略,通过给图像分割任务提供Prompt提示来完成任意目标的快速分割。 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/a...
这讲的就是 Segment Anything Model(简称 “SAM” )。SAM 到底是什么?它具备哪些功能?它真的有这么强大吗?让我们一起通过本文了解详情! SAM 的完整应用由一个图片编码器模型(encoder)以及掩码解码(mask decoder) + 提示编码模型(prompt encoder)构成,这两部分都可以被解析为独立的静态模型。其中大部分的算力负载...
EfficientSAM是Segment Anything Model的一种新的轻量级版本,旨在降低计算成本同时仍能提供高性能。最初,...
Meta 发布了“Segment Anything Model(SAM)”和相应的数据集(SA-1B),这是一项新的图像分割任务、模型和数据集。 核心亮点: 1. 该模型被设计和训练为可提示性(promptable),支持文本、关键点、边界框等多模态提示。你可以用一个点、一个框、一句话等方式轻松分割出指定物体;甚至接受其他系统的输入提示,比如根据...
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。
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...
2023 年 4 月,Meta 公司发布了 Segment Anything Model (SAM),号称能够「分割一切」,犹如一颗重磅炸弹震荡了整个计算机视觉领域,甚至被很多人看作是颠覆传统 CV 任务的研究。 时隔1 年多,Meta 再度发布里程碑式更新—— SAM 2 能够为静态图像和动态视频内容提供实时、可提示的对象分割,将图像与视频分割功能整合...
self.not_a_point_embed=nn.Embedding(1,embed_dim)# 用来表示背景或其他非目标区域的点self.mask_input_size=(4*image_embedding_size[0],4*image_embedding_size[1])# 计算了掩码输入的大小,他是图像嵌入大小的四倍,可能因为掩码输入需要更高的分辨率来更精确地表示图像的细节。self.mask_downscaling=nn....