论文链接: https://arxiv.org/abs/2307.04767 代码链接: https://github.com/UX-Decoder/Semantic-SAM 在线Demo地址:上述代码仓库的首页 一、简介 Semantic-SAM可以完全复现SAM的分割效果并达到更好的粒度和语义功能,是一个强大的vision foundation model。Semantic-SAM 支持广泛的分割任务及其相关应用,包括: Generic ...
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...
最近做的Semantic-SAM,这是一个通用的图像分割模型,可以在多个粒度上分割和识别物体。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2307.04767.pdf 代码地址:GitHub - UX-Decoder/Semantic-SAM 在线Demo地址:上述代码仓库的首页 模型主要优势: 多粒度丰富性。我们的模型能够以高质量产生用户点击所需的所有可能的分割细粒度(1-...
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。综合实验和可视化验证了我们模型的语义意识和粒度丰富性。此外,Semantic-SAM是首次在SA-1B...
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任务...
语义SLAM的代码实现还需要实现定位和路径规划的功能。通过对环境的建模和语义信息的理解,可以实现机器人在环境中的定位和路径规划,为其在复杂环境中的导航提供更强大的支持。 三、代码实现框架 语义SLAM的代码实现可以采用传统的SLAM框架,将语义信息融合到其中。常见的SLAM框架包括ORB-SLAM、LIO-SAM等,可以在这些框架的...
首先,使用预训练的Yolo模型从RGB图像中检测前景物体,并使用语义分割模型SAM将前景物体与背景分离,获得一组带有类别标签的前景对象。然后,利用深度图像和RGB图像之间的像素对应关系,将前景对象的语义特征投影到一个以相机坐标系为基础的二维观测地图上。每个地图位置关联一个L维向量,存储该位置的语义特征。通过计算每个前景...
微软在周一还有一篇题为“如何在几分钟内将Semantic-kernel 部署到Azure” [6]的文章,这是通过Azure Function完成的,Azure Function是微软的Serverless 计算服务,允许用户在不管理服务器或基础设施的情况下运行代码。该演示使用的是 Visual Studio Code,需要安装 Azure Tools [7]扩展。
最近看SAM分割模型中多次提到了小样本图像的分割,为了能够搞清楚整个研究的思路,现在将小样本图像分割的论文内容做个笔记,用于备用。本次阅读的论文来自ICCV2019的一篇文章,用的是比较传统 文章的地址:论文地址 代码的地址:开源代码 摘要 尽管深度cnn在图像语义分割方面取得了很大的进步,但它们通常需要大量密集标注的图像...
共1个版本 摘要原文 This work designs a novel semantic communication (SemCom) framework for the next-generation wireless network to tackle the challenges of unnecessary transmission of vast amounts that cause high bandwidth consumption, more latency, and experience with bad quality of services (QoS)...