给定预先计算的图像嵌入,提示编码器和掩模解码器可以在网络浏览器上,在CPU上,大约50毫秒内运行。这种运行时性能使得我们模型的实时交互式提示无缝实现。 损失函数和训练 我们使用在焦点损失[focal loss]和骰子损失[dice loss]的线性组合监督掩模预测。我们使用几何提示的混合物训练用于可提示分割任务(对于文本提示,请参...
Efficiency效率 整体模型设计的主要动机是给定一个预先计算好的图像嵌入 提示编码器和掩码解码器在网络浏览器中运行,CPU运行时间为 50 毫秒。这种运行性能使我们的模型能够实现无缝、实时的交互式提示。 Losses and training损失和训练 损失和训练 我们使用 "焦点损失 "和 "骰子损失 "的线性组合对掩码预测进行监督。 ...
SamPredictorsam_checkpoint = "./models/sam_vit_b_01ec64.pth"model_type = "vit_b"device = "cpu" # or "cuda"sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint)sam.to(device=device)predictor = SamPredictor(sam)
研究人员观察到，预训练任务和交互式数据收集对模型设计施加了特定的限制。最重要的是，实时模拟必须在 Web 浏览器中的 CPU 上高效运行，以允许注释者实时交互地使用 SAM 进行高效注释。尽管运行时约束导致质量和运行时约束之间的权衡，但简单的设计在实践中产生了令人满意的结果。在 SAM 的底层，图像编码器生成图像...
我们将从基础开始，逐步深入到SAM模型的核心结构，探索它在现实世界中的应用，并展望这一领域的未来。无...
LLM入门3 | 基于cpu和hugging face的LLaMA部署 Segment Anything! 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) ...
为Segment Anything,MobileSAM和HQ-SAM 创建了一个纯C++推理API,运行时不依赖Python。 视频演示 示例程序用法: 在发布页面下载压缩文件,解压缩后直接运行sam_cpp_test或在命令行中运行: # 显示帮助 ./sam_cpp_test -h # 示例(更改设备,预处理使用CPU,SAM使用CUDA) # 如果有多个GPU,可以使用CUDA:1、CUDA:2等...
前几日,Meta 推出了「分割一切」AI 模型 Segment Anything,令网友直呼 CV 不存在了?!而在另一篇被 CVPR 2023 收录的论文中,Meta、UTAustin 联合提出了新的开放语言风格模型(open-vocabulary segmentation, OVSeg),它能让 Segment Anything 模型知道所要分隔的类别。
给定一个预先计算的图像嵌入,提示编码器和掩码解码器在 CPU 上的 Web 浏览器中运行,时间约为 50 毫秒。这种运行时性能使模型能够进行无缝、实时的交互式提示。 损失和训练:我们使用 DETR 中使用的焦点损失和骰子损失的线性组合来监督掩码预测。 我们使用混合的几何提示来训练可提示的分割任务。 我们通过在每个掩码 ...
目前市面上有众多云计算平台可供选择,本次部署推荐openbayes平台,目前通过下面的平台链接注册可获赠4小时RTX 4090+5小时CPU使用时长,只是体验云计算的话这个时长完全够用了 注册- OpenBayes 注册完成后通过支付宝实名认证就可以开始租用算力了,实名过程这里略去不表。