Semantic-SAM的模型结构主要改进在decoder部分,同时支持通用分割和交互式分割。通用分割的实现与Mask DINO相同。交互式分割包括point和box两种形式,其中box到mask不存在匹配的ambiguity,实现方式与通用分割相同,而point到mask的匹配是Semantic-SAM的关键设计。 在Semantic-SAM中,用户的point输入被转换成6个prompt, 每个prompt...
Semantic-SAM使用带有语义标记的数据集和SA-1B数据集联合训练模型,以学习物体(object)级别和细粒度(part)级别的语义信息。 多功能。Semantic-SAM 实现了高质量的全景,语义,实例,细粒度分割和交互式分割,验证了SA-1B和其他分割任务的相互促进作用。 只需单击一下即可输出多达 6 个粒度分割! 与 SAM 相比,更可控地...
本论文介绍了Semantic-SAM,这是一个通用的图像分割模型,可以以任何所需的粒度对图像进行分割和识别。模型具有两个关键优势:语义感知和丰富的粒度。为了实现语义感知,论文整合了多个不同粒度的数据集,并对解耦的对象(object)和部分(Part)的分类进行训练。这使得论文的模型能够在丰富的语义信息中进行知识传递。为了实现多...
IT之家 7 月 17 日消息，香港科技大学团队开发出一款名为 Semantic-SAM 的图像分割 AI 模型，相比 Meta 此前发布的 SAM 模型，Semantic-SAM 具有更强的粒度和语义功能，能够在不同粒度级别上分割和识别物体，并为分割出的实体提供语义标签。据悉，Semantic-SAM 基于 Mask DINO 框架进行开发，其模型结构主要改进在...
IT之家 7 月 17 日消息,香港科技大学团队开发出一款名为 Semantic-SAM 的图像分割 AI 模型,相比 Meta 此前发布的 SAM 模型,Semantic-SAM 具有更强的粒度和语义功能,能够在不同粒度级别上分割和识别物体,并为分割出的实体提供语义标签。 据悉,Semantic-SAM 基于 Mask DINO 框架进行开发,其模型结构主要改进在 de...
IT之家 7 月 17 日消息,香港科技大学团队开发出一款名为 Semantic-SAM 的图像分割 AI 模型,相比 Meta 此前发布的 SAM 模型,Semantic-SAM 具有更强的粒度和语义功能,…
在本文中,我们提出了Semantic-SAM,它可以以任何所需的粒度分割和识别任何东西。除了进行通用的开放式词汇分割外,Semantic-SAM还展示了语义感知和粒度丰富的优势。为了实现这些优势,我们提出了对数据、模型和训练的改进,其中我们利用了来自多个粒度和语义级别的数据集、用于训练的多选学习以及用于建模的通用框架。综合实验和...
品玩7月12日讯，据 Arxiv 页面显示，来自香港科技大学、微软研究院、IDEA等多个机构的学者近日联合发布论文，公布了一款图像分割模型 Semantic-SAM。论文显示，该模型具有两个关键优势：语义感知和粒度丰富性。为了实现语义感知，研究者们整合了三个粒度上的多个数据集，并引入了对象和部分的解耦分类。这使得Semantic-...
香港科技大学团队开发出一款名为 Semantic-SAM 的图像分割 AI 模型,相比 Meta 的 SAM 模型,Semantic-SAM 具有更强的粒度和语义功能。该模型能够在不同粒度级别上分割和识别物体,并为分割出的实体提供语义标签。 研究团队通过联合训练 SA-1B 数据集、通用分割数据集和部件分割数据集,实现了多粒度分割任务和交互分割...
Semantic-SAM通过在SA-1B数据集、通用分割数据集（如COCO）和部件分割数据集（如PASCAL Part）上联合训练，开创了将这些数据集集成起来进行训练的新尝试。这项工作进一步研究了交互分割任务上多任务联合训练的相互促进效应，包括在SA-1B上定义的交互分割任务和全景分割、部件分割等其他分割任务。该模型采用...