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...
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。实验评估了它在许...
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...
Segment Anything Model (SAM) 真正代表了计算机视觉领域的突破性发展。通过利用可提示的分割任务,SAM 可以使用提示工程来适应各种下游分割问题。 这种创新方法与迄今为止最大的标记分割数据集 (SA-1B) 相结合,使 SAM 能够在各种分割任务中实现最先进的性能。
SamPredictor类为模型提供了一个简单的接口,用于提示模型。它允许用户首先使用set_image方法设置图像,该方法计算必要的图像嵌入。然后,可以通过预测方法提供提示,以根据这些提示有效地预测掩码。该模型可以将点提示和框提示以及上一次预测迭代中的掩码作为输入。
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 在前文《从零解读SAM(Segment Anything Model)大模型!万物皆可分割!(含源码...
Segment Anything Model(SAM)的应用场景主要是图像分割。SAM是一款用于图像分割的AI大模型,能够对图像进行观察、感知、思考、逻辑推理并得出结果。其操作简单,类似于用人类语言对话的方式给机器下命令。SAM能从照片或视频图像中对任意对象实现一键分割,并且能够零样本迁移到其他任务中。在一张包含水果、案板、刀具、绿植...
Segment Anything Model（SAM）模型使用开放许可协议Apache 2.0)的开源AI模型。Segment Anything的提示设计支持与其他系统的灵活集成。SAM可以接收输入提示，例如来自AR/VR耳机的用户注视。SA-1分割数据集 减少对特定于任务的建模专业知识、训练计算和用于图像分割的自定义数据注释的需求是Segment Anything 项目的核心。为了...
SAM(Segment Anything Model)模型:该模型有别于传统的分割模型。传统分割模型只能输入原图输出固定的分割结果,SAM在设计上可以同时输入原图和特定提示(点、框、阴影、文本),然后根据不同的提示输出不同的分割结果图,并且SAM支持不同提示的交互式分割。SAM可以适用于多种分割场景,包括交互式分割、边界检测、超分、物体...