有一点需要注意,segment anything 应该是一个实例分割任务,每一个 pixel 可能对应多个 instance,也可能属于不同的类别。mask → segment & text →segment 论文中还提到 SAM 支持这两种 prompt 方式。mask → segment 是指输入一个大致的 mask 作为 prompt,然后分割出精细的分割结果。官方代码支持这种 prompt 方式,...
原文和demo都可以在这里看:Segment Anything | Meta AI (segment-anything.com) Segment Anything简单分析 SAM这个工作本质上仍然是“传统大模型”的有监督训练,所以我们只要关注两点,一个是“怎么做的训练”,另一个是“怎么标的数据”。 关于训练模式 Prompt天然就适配interactive segmentation任务。尽管交互式分割并不...
项目整体的流程是:跟语言大模型一样,需要给sam模型一个prompt提示,这个提示可以是一个点(point),也可以是几个点(points),也可以是一个框(box),也可以是一个文本(text),而SAM就根据prompt提示分割目标物体,就像下面这样: 为了方便展示,本项目用一个jupyter进行项目的执行。 首先需要安装conda环境 ==> 对应于jup...
SAM 模型使用多 text prompt 预测多对象掩码 Segment Anything With OWL-ViT - a Hugging Face Space ...
points, boxes, text在论文中称为sparse prompt。masks类型被称为dense prompt points和boxes 是以positional encodings(位置编码)和每个提示类型的学习嵌入来表示的。 text是来自CLIP的text encoder表示的。从demo中并没有看到text输入的prompt, 从issue #93中验证了这点 mask是使用卷积嵌入,并与图像embedding逐元素...
先不说效果好不好,这种propose-reduce的方式近两年应该没有新工作还在用吧。至于text prompt,目前放...
SAM(segment anything model)模型总体上分为3大块 绿色的image encoder,将图像编码为向量。 紫色prompt encoder,将支持的prompt 内容编码为向量。 橙色的mask解码器,输出原图尺寸上的前后景概率以及iou score 三.图像编码器 SAM中的图像编码器采用标准的vit作为图像编码器,原始图像被等比和padding的缩放到1024大小,然后...
【Prompt-Segment-Anything:基于Segment Anything的零样本实例分割】’Prompt-Segment-Anything - This is an implementation of zero-shot instance segmentation using Segment Anything.' Rockey GitHub: github.com/RockeyCoss/Prompt-Segment-Anything #开源##机器学习# û收藏 39 1 ñ29 ...
接下来紫色部分表示prompt encoder,prompt encoder的输出包括对点,box和text进行编码组成的sparse_embeddings以及对输入mask进行编码的dense_embeddings (对应https://github.com/Oneflow-Inc/segment-anything/blob/main/segment_anything/modeling/prompt_encoder.py#L251)。最后,sparse_embeddings的输出shape是batch_sizexNx...
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