Segment Anything Model (SAM): 这是一个为数据注释提供支持并能通过提示工程实现零样本迁移到一系列任务的分割模型。该模型被设计为可提示的(promptable),能够零样本迁移到新的图像分布和任务。 数据引擎: 为了训练SAM,构建了一个数据引擎,用于收集超过10亿遮罩的数据集SA-1B。数据引擎包括辅助手动、半自动和全自...
意外的是,我们发现一个简单的设计就能满足这些要求:一个强大的图像编码器用来计算图像嵌入,一个提示编码器嵌入提示信息,然后这两个信息源被结合到一个轻量级的掩码解码器中,该解码器预测分割掩码。我们称这个模型为“全能分割模型”(Segment Anything Model,即SAM,见图1b)。通过将SAM,分成图像编码器和快速提示编码器...
这个SAM模型的设计和训练是提示型的,所以在新的图像分布和任务上可以实现零样本迁移。SAM团队评估了其在许多任务上的能力,发现其零样本性能令人印象深刻–通常与之前的监督模型相比具有竞争能力,甚至优于这些结果。模型开源地址:https://segment-anything.com/ ....
6、A Comprehensive Survey on Segment Anything Model for Vision and Beyond Chunhui Zhang, Li Liu, Yawen Cui, Guanjie Huang, Weilin Lin, Yiqian Yang, Yuehong Hu SAM在打破分割边界方面取得了重大进展，极大地促进了计算机视觉基础模型的发展。为了充分理解SAM，论文进行了一项调查研究。作为第一个全面回顾基于...
1、 Segment Anything Model (SAM) Enhanced Pseudo Labels for Weakly Supervised Semantic Segmentation Tianle Chen, Zheda Mai, Ruiwen Li, Wei-lun Chao https://arxiv.org/abs/2305.05803 图像级监督的弱监督语义分割(WSSS)由于其标注成本较像素级标注低而受到越来越多的关注。大多数现有方法依赖于类激活图(...
1、 Segment Anything Model (SAM) Enhanced Pseudo Labels for Weakly Supervised Semantic Segmentation Tianle Chen, Zheda Mai, Ruiwen Li, Wei-lun Chao https://arxiv.org/abs/2305.05803 图像级监督的弱监督语义分割(WSSS)由于其标注成本较像素级标注低而受到越来越多的关注。大多数现有方法依赖于类激活图(...
近期,Meta公布的全新AI模型:Segment Anything Model (以下简称SAM)[1],可能是CV领域的一次ChatGPT时刻。官网上的宣言是:“它可以在任何图像中 "切出 "任何物体,只需一次点击。” 本文是“Segment Anything“解读系列的最终篇,将针对Data...
论文基础信息如下 Abstract 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...
任务不可知的基础模型的这一新的研究趋势是最近由一个被称为segment anything model (SAM)的模型引发的,该模型是为一般图像分割而设计的。SAM 是一个可提示的模型,使用可提示的分割任务对 1100 万张图像进行了超过 10 亿个掩码的训练,从而实现了强大的零样本泛化。
我们在https://segment-anything.com上发布了分割任何模型(SAM)和对应的10亿掩模和1100万图像数据集(SA-1B),以促进对计算机视觉基础模型的研究。 1、简介 在网络规模的数据集上预训练的大型语言模型正在以强大的零样本和少样本泛化彻底改变NLP。这些“基础模型”[8]可以泛化到训练过程中看不到的任务和数据分布。