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...
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...
在Semantic-SAM中,点击表示的统一格式的anchor boxes b = (x, y, w, h)分别被编码成K个内容嵌入和一个位置嵌入。内容嵌入表示为一组查询向量Q = (q_1, ..., q_K),其中每个查询向量q_i由粒度级别嵌入q_i^{\text{level}}和查询类型嵌入q_i^{\text{type}}组成。位置嵌入通过正弦编码实现: 使用...
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...
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...
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。Semantic-SAM是一款全面且强大的图像分割AI模型。(站长之家)...
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。
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