(1)基于prompt的分割任务。这个prompt可以是点(给出一个点是/否在待分割目标内),可以是矩形框,可以是一个mask,也可以是文字。通过prompt机制,可以实现zero-shot泛化。(2)一个Segment Anything Model(SAM),给出了相关的代码和预训练权重,令人感动!(3)构造了一个超大的数据集:SA-1B,包含11M图片和对应的1Bmask...
主要包括3个部分:1)image encoder,用来获取输入图像的特征;2)prompt encoder,用来对不同的prompt进行编码,也是本文最具亮点的部分;3)mask decoder,用来根据图像的特征和prompt输入相应的mask。 下面详细说下各个部分。 image encoder使用MAE模型,以原图作为输入,分辨率为1024x1024,输出为256x64x64。 prompt encoder...
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...
此前讲过,以ViT_B为基础的SAM权重是375M,其中prompt encoder只有32.8k,mask decoder是16.3M(4.35%),剩余则是image encoder,image encoder是非常大的,一般不对它进行微调,预训练的已经够好了,除非是类似医疗影像这种非常规数据,预训练数据中没有,效果会比较差,才会对image encoder也进行微调,所以此处只针对decoder...
Prompt Encoder 这里的Prompt最后应该都是256 D的，然后送到mask Decoder里 point：用fourier feature求和...
Image encoder图像编码器 图像编码器。在可扩展性和强大的预训练方法的激励下,我们使用 MAE 预训练的视觉变换器(Vision 变换器 (ViT)。输入。图像编码器每张图像运行一次 图像编码器每张图像运行一次,可在提示模型之前应用。 Prompt encoder提示编码器 提示编码器 我们考虑了两组提示:稀疏(点、方框、文本)和密集(掩...
关于Prompt encoder,根据不同的 prompt 会有不同的编码方式,点和框的 embedding 通过位置编码获得,Mask 的 embedding 通过卷积操作获得,文本的 embedding 则是通过 Clip 的 encoder 获得。 关于Mask decoder,首先做 prompt 的 self-attention, prompt 到图像 embedding 的 Cross-attention。Cross-attention 是指在有两...
Image encoder图像编码器 图像编码器。在可扩展性和强大的预训练方法的激励下,我们使用 MAE 预训练的视觉变换器(Vision 变换器 (ViT)。输入。图像编码器每张图像运行一次 图像编码器每张图像运行一次,可在提示模型之前应用。 Prompt encoder提示编码器 提示编码器 我们考虑了两组提示:稀疏(点、方框、文本)和密集(掩...
Segment Anything project是一个用于图像分割的新任务、模型和数据集。在他刚出来的那一天,知乎等平台就已经高呼CV已死。为了这个项目,作者创建了迄今为止最大的分割数据集,1100万张在10亿次授权且尊重隐私的图像上的数据集。模型也被设计和训练成了promptable,就是说可以给他一些提示。作者在多个数据集测试了他的结...
2.1 image encoder 2.2 prompt encoder 2.3 mask decoder 2.4 模型训练 3.data engine(数据引擎) 4.实验 0.测试 近期比较火的chatgpt和ai画图(stable diffusion/controlNet),通过输入文本进行智能回答或者生成图片,刚在想没有一种类似的方法通过提示语实现目标检测和图像分割,Meta AI就开源了SAM(Segment Anything)...