4.2 Semantic-SAM与SAM, SA-1B Ground-truth 的比较 每行最左边图像上的红点是用户点击的位置,(a)(b) 分别是Semantic-SAM和 SAM 的分割输出, (c) 是包含用户点击的 Groud-truth 分割。与 SAM 相比,Semantic-SAM具有更好的分割质量和更丰富的粒度,方便用户找到自己需要的分割粒度,可控性更好。 五、 总结 ...
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...
Mask DINO将整个分割都统一到了一个Mask Classification上,基于这个特点所以本文的Semantic-SAM也能够借此实现任务一统。 上图是Semantic SAM的结构图,相比于SAM,在Decoder部分,除了DINO中已经有的常规分割方案,也提供支持point和box的交互式分割方案,但是基于point的分割方案其实存在很多二义性,以下图为例,如果将point放...
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-...
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...
Semantic-SAM基于Mask dino,利用基于query的mask decoder来生成语义感知和多粒度mask。相比于通常的query,Semantic-SAM还支持两种promot:点以及边界框。对于点,作者用极小的边界框进行近似,因此可以用一种统一的形式表示。为了捕获不同粒度的mask,每一次click首先被编码为position prompt以及K个content prompt,每一个conte...
Semantic-SAM: 多粒度、语义丰富的统一图像分割模型详解Semantic-SAM是一个创新的图像分割解决方案，由@hzhang、@孙培泽和@雪妍Maureen团队开发。它提供了一个显著优势，那就是只需一次点击，即可输出高达6个层次的精细分割，相较于传统模型如SAM，Semantic-SAM更精准地响应用户需求，避免了搜索过程中的困扰...
Semantic-SAM:精细分割与语义标签的双重突破 【ITBEAR科技资讯】7月17日消息,香港科技大学团队近日成功研发出一款名为Semantic-SAM的图像分割人工智能模型,为图像处理领域注入了新的活力。该模型在粒度和语义功能方面较之前的SAM模型有着显著的提升,能够实现对物体的多粒度级别分割和语义标签的提取。