论文指出MetaAI的目标是通过引入三个相互关联的部分来构建一个用于图像分割的基础模型：1）可提示的图像分割任务。2）数据标注并通过提示实现零样本到一系列任务的分割模型SAM。3）拥有超过10亿个掩码的数据集-SA-1B。论文介绍Segment Anything(SA)项目主要包括了用于图像分割的新任务、模型和数据集。指出AI团队发现...
SAM(Segment Anything Model)是一种先进的图像分割模型,由Meta AI的研究团队开发。该模型的核心特点如下: 1. 多功能性强:SAM能够处理各种类型的图像分割任务,包括实例分割、语义分割和全景分割。 2. 强大的零样本泛化能力:即使是在没有经过专门训练的类别上,SAM也能表现出良好的分割性能。 3. 用户交互友好:SAM允...
SAM(Spatial Attention Module)是一种用于图像分割的模型,由香港中文大学的研究团队提出。 SAM 模型的核心是注意力机制。它通过在卷积层之间加入注意力模块,使网络能够自适应地选择特征图中最相关的信息。这样可以提高模型的准确性和鲁棒性。 具体来说,SAM模型将输入图像经过编码器编码,得到不同层次的特征图。在特征图...
最近,分割任何物模型(SAM)作为图像分割的一种创新基础模型被提出(Kirillov et al., 2023)。SAM基于视觉变换器(ViT)(Dosovitskiy et al., 2020)模型,并在包含1亿掩模的1100万图像的大型数据集上训练。SAM最大的亮点是其对未见数据集和任务的良好零样本分割性能。这一过程由不同的提示驱动,例如,点和框,用于指...
虽然SAM是图像分割的代表性模型，但不可避免存在以下短板：1.它能够处理图片分割，但是不能处理视频，尤其是不能对视频里边移动的物体做连续追踪。2.它能分割，但是并不认识所分割的区域到底是什么。3.它存在过度分割的问题，经常把一个完整的物体分割成不同的部分，而人是把目标作为整体看待的。SAV模型 现在，云...
SAM 与其他大模型的结合,图像处理相关。 视频分割任务 医学图像分割任务 从医学影像中提取临床相关信息。例如,放射学家可以使用机器学习来增强分析,通过将图像分割成不同的器官、组织类型或疾病症状。这可以减少运行诊断测试所需的时间。 图像修复任务 3D任务 ...
第1部分是SAM简介:我们会简要介绍SAM模型是什么,以及它如何革新了图像分割领域。 第2部分是SAM推理:在这部分,我们将识别并解释构成SAM模型的主要组件,包括图像编码器、提示编码器以及掩码解码器的作用。 第3部分是SAM训练:我们将介绍用于训练SAM模型的损失函数,如focal loss和dice loss,它们如何帮助模型提升分割的精确...
SAM概述 分割任何模型 (Segment Anything Model - SAM) 是一种突破性的图像分割模型,可实现具有实时性能的快速分割。它构成了 Segment Anything 项目的基础,该项目引入了用于图像分割的新任务、模型和数据集。SAM 被设计为可提示的,允许它将零样本转移到新的图像分布和任务。该模型在 SA-1B 数据集上进行训练,该...
SAM预测对象掩码,给出预测所需对象的提示。该模型首先将图像转换为图像嵌入,该图像嵌入允许从提示有效地生成高质量的掩模。SamPredictor类为模型提供了一个简单的接口,用于提示模型。它允许用户首先使用set_image方法设置图像,该方法计算必要的图像嵌入。然后,可以通过预测方法提供提示,以根据这些提示有效地预测掩码。该模...