这次的Segment Anything同样也很简单,这次又有哪些break through innovation? 1、(1)论文刚开始,给出了模型的交互方式:点、框、mask描边、text都能作为prompt,然后和image一起输入,经过model的处理后,输出就是valid mask了!怎么样,是不是很符合人的使用习惯? 另一个靓点:所谓的data engine,先人工标注少量的高质量...
然后通过Segment Anything强大的分割能力，细粒度的分割出mask，最后还可以利用Stable Diffusion对分割出来的...
git clone https://github.com/luca-medeiros/lang-segment-anything&&cdlang-segment-anything docker build --tag lang-segment-anything:latest.docker run --gpus all -p 8000:8000 lang-segment-anything:latest Usage To run the gradio APP: python app.pyAnd openhttp://0.0.0.0:8000/gradio ...
Segment Anything 1B (SA-1B): 这个信息框,具体描述了数据集的关键特征: 1+ billion masks(十亿个以上的掩码):该数据集中包含超过十亿个分割掩码,表示标注了大量的图像分割区域。 11 million images(1100万张图像):数据集中包含了1100万张图像,用于训练和测试模型。 Privacy respecting(隐私保护):数据集在制作过...
We plan to create a very interesting demo by combining Grounding DINO and Segment Anything which aims to detect and segment anything with text inputs! And we will continue to improve it and create more interesting demos based on this foundation. And we have already released an overall technical...
official github:https://github.com/facebookresearch/segment-anything 论文:https://ai.facebook.com/research/publications/segment-anything/ 文章转自微信公众号:机器学习炼丹术(已授权) 必须赶紧学习一下,大模型已经烧到CV的家门口了。 1 概括 我们在 Meta AI Research 和 FAIR 的团队开发了一个称为 SAM ...
Segment-Anything: 强大的基础模型旨在分割图像中的所有内容,这需要提示(如框/点/文本)来生成掩模。 Grounding DINO: 强大的零样本检测器,能够生成带有自由格式文本的高质量框和标签。 OSX 一种强大而高效的单阶段运动捕捉方法,可从单目图像生成高质量的 3D 人体网格。 OSX还发布了大规模上半身数据集UBody,用于更...
我们介绍Segment Anything(SA)项目:这是一个全新的任务、模型和图像分割数据集。通过在数据收集循环中使用我们高效的模型,我们建立了迄今为止最大的分割数据集(远远超过其他数据集),包含超过10亿个掩码和1100万张获得许可且尊重隐私的图像。该模型被设计和训练为可提示性,因此它可以将零样本迁移到新的图像分布和任务上...
CLIP Surgery 主要是为了增强 CLIP 结果的可解释性而开发的,其目标是提高模型的透明度。更令人惊讶的是,CLIP Surgery 可以在不进行任何额外训练的情况下直接展示与标签对应的激活图。由于其出色的激活图可视化能力,这项技术可以应用于分割任务的基础模型Segment Anything。我将在后面的章节中详细介绍其应用。
Using Segment Anything, you can upload an image and: Generate segmentation masks for all objects SAM can identify; Provide points to guide SAM in generating a mask for a specific object in an image, or; Provide a text prompt to retrieve masks that match the prompt (although this feature was...