mask → segment & text →segment Model Image Encoder Prompt Encoder Mask decoder Data Engine Reference 4月5日 META AI 上传了一篇分割领域的最新工作,Segment anything。这个工作完成度非常高、非常良心,不仅开源了数据集、模型、推理/部署代码,甚至还做了一个网站 demo,可以非常直观地看到这篇工作给视觉基础模...
Demo链接:segment-anything.com/de SAM从任务、模型、数据三部分展开写作,和模型的创新比较起来,任务定义和数据的工作更加出彩,官网也给出了demo,能直观感受SAM的效果,这篇blog也会围绕这几部分展开。 1 demo demo中有开放point, box, everything三种方式。由于text prompt效果不太稳定,demo和代码中都没有该部分。
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...
【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 ...
2.1 任务:Segment Anything Task 任务:首先将提示(prompt)的概念从 NLP 转化为分割,其中提示可以是一组前景/背景点、粗略的框或掩码(mask)、自由格式的文本,或者一般来说,任何指示要分割内容的信息。 然后,可提示的分割任务是在给定任何提示的情况下返回有效的分割掩码。 “有效”掩码的仅仅意味着即使提示不明确并且...
SAM 模型使用多 text prompt 预测多对象掩码 Segment Anything With OWL-ViT - a Hugging Face Space ...
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...
文章作者:武卓 ChatGPT 的火爆让大家看到了通用AI大模型的威力,也带动了近期一批自然语言处理(NLP)领域大模型的不断被推出。你方唱罢我登场,最近,计算机视觉领域也迎来了自己的物体分割大模型,由Meta开源的 “万物可分割 (Segment Anything, SAM)”物体分割模型。
SAM借鉴了NLP领域的Prompt策略,通过给图像分割任务提供Prompt提示来完成任意目标的快速分割。 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。
This is an implementation of zero-shot instance segmentation using Segment Anything. - RockeyCoss/Prompt-Segment-Anything