Semantic-SAM 论文阅读笔记 最近上班,感觉没事的时候还可以看看论文。这篇论文两周前就mark了,一直没来得及看,这周末恰好有时间,就浅看了一下,做个记录。自从去年年底NLP大模型火了之后,巨头厂商发布了各种花里胡哨的大模型,有纯NLP的、多模态的,也有纯视觉的,但是纯视觉的实现思路还是和纯NLP的思路不同,基本上...
Semantic-SAM: Segment and Recognize Anything at Any Granularity 我们提出Semantic-SAM,在多个粒度(granularity)上分割(segment)和识别(recognize)物体的通用图像分割模型。和SAM相比,我们的模型有两个优点:(1)语义感知,即模型能够给分割出的实体提供语义标签,(2) 粒度丰富,即模型能够分割从物体到部件的不同粒度级别...
知乎,中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台,于 2011 年 1 月正式上线,以「让人们更好的分享知识、经验和见解,找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容,聚集了中文互联网科技、
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...
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-...
主要工作:集成多任务学习、持续学习和蒸馏技术,引入一个将 VFM 合并到一个吸收其专业知识的统一模型中的方法。将该方法应用于 SAM 和 CLIP,得到 SAM-CLIP:一个将 SAM 和 CLIP 的功能组合到单个视觉转换器中的统一模型。 优点:与独立部署 SAM 和 CLIP 相比, SAM-CLIP 降低了推理的存储和计算成本,使其非常适合...