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...
以下内容主要翻译自:A Comprehensive Survey on Segment Anything Model for Vision and Beyond ,部分内容有所调整。 2 背景和术语 2.1 图像分割 2.1.1 传统分割 图像分割是一项基础的计算机视觉任务,通过将每个像素分配给一个类别或对象,将数字图像分割成多个部分。传统上,分割包括三个主要任务:语义分割、实例分割和...
《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...
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 Anything同样也很简单,这次又有哪些break through innovation?
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 ...
这次，强大的「分割一切」模型——Segment Anything Model，在图像修补任务上碰撞出了火花。4 月初，Meta 发布了史上首个图像分割基础模型--SAM（Segment Anything Model）[1]。作为分割模型，SAM 的能力强大，操作使用方式也十分友好，比如用户简单地点击来选择对应物体，物体就会立即被分割出来，且分割结果十分精准。
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。
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泛化。