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,...
text的prompt采用的编码方式是CLIP 复杂的encoder配上简单的decoder,从而使encoder模块在云端进行,encoder在电脑网页端运行。并且简单的decoder效果一样很好。 背景 大模型来势汹汹,如何让大语言模型具有强大的zero-shot(零样本)和few-shot(少样本)的泛化能力呢? ①任务:采用prompt的提升输入(点,box,text等),可以让网...
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...
这是因为类比GPT-4.0 回答一切的能力,Segment Anything图像分割算法,可以做到“分割一切”,实现对任何...
【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 ...
image encoder部分的详细代码细节的解释请查看:https://github.com/Oneflow-Inc/segment-anything/blob/main/segment_anything/modeling/image_encoder.py 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://gith...
Prompt encoder 提示有离散(points、boxes、text)和稠密(masks)两类。我们通过位置编码[95]来表示点和框,并使用CLIP的现成文本编码器(tip: CLIP模型的文本编码器在其他模型中大量使用,一般这个结构都不会再参与训练)来表示自由格式文本。稠密提示(即掩码)使用卷积编码,并与图像嵌入逐元素求和。Mask encoder 掩码解码...
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按照图中对应的选项来操作segment anything插件。 启用controlnet单元0,选择inpaint局部重绘,无需上传对应图片(上面插件已经选好) 启用单元1,选择lineart线稿,分割图自己画一下,然后按照图中配置。 按照图中配置regional prompter插件,如果是横向的,像我这样就是1,1,1,1;1,1,1,1。其中以;分割,第一个表示纵向(...
(1)zero shot==> 由segment anything引出的zero-shot,这个词你是不是在哪里听过,没错就是CLIP。这意味着你拿到SAM预训练模型后,不用微调、不用迁移,就能实现对一切物体的分割,十分地霸道; (2)分割标注==> SAM还有一个十分重要的意义在于它可以成为一个分割数据集辅助标注的工具模型,大家知道分割的标注成本十分...