SAM之所以能够做到这一点,是因为它经过了丰富多样的海量训练数据的训练,具备了强大的zero-shot能力。这意味着即使SAM之前没有见过这种类型的医学影像,它也能够理解和解释其中的语义信息,并进行准确的分割。 SAM的应用不仅限于通识领域的图像,它可以在各种领域的图像分割任务中发挥作用,包括医学影像、自然景观、工业检测...
SAM 的商业意义是毋庸置疑的,但正是对 VR 产品交互的设想在学术上启发了我们关于 Zero-shot 更深入的认识并展现了一种可行的实践。 在SAM 火热的这段时间,OpenMMLab 的开发者们维护了 Playground 项目(跳转到项目地址)。该项目仅在三天的时间内就将 SAM 的 Zero-shot 实例分割应用在的 OpenMMLab 的各项 Demo ...
What we do in this project We explore adapting the zero-shot ability of SAM to 3D object detection in this project, and the project is still in progress. Installation We usepytorch==1.12.1, cuda==11.3. We build this project based onMMDetection3D(ver. 1.1.0rc3) andsegment-anything(commit...
手工制作数据集的专门化通常限制了它们的生成能力。为了解决这一限制,Segment Anything Model(SAM)以其zero-shot学习能力代表了一种范式转变,使其能够对新的和未见过的图像进行分割。然而,SAM在增强现实(AR)、图像编辑、在智能手机上部署和医学成像等不同领域的应用受到其图像编码器中的计算负担挑战的影响,该编码器包...
SA-1B 的标注十分精确,大量噪声被有意修复,有利于模型学习更准确和清晰的边界信息,从而提高 Zero-shot 分割的性能。 监督学习将跳出过拟合泥潭 SAM 很快就能掌握自动标注能力,在 SA-1B 中,仅仅进行了 0.012%(120, 000 张) 的专家标注,就已经具备优秀的全自动分割水平(99.1% 的标注由 SAM 自动生成),其他模...
【GroundedSAM-zero-shot-anomaly-detection:基于Segment Anything(SAM)的零样本异常检测】’GroundedSAM-zero-shot-anomaly-detection - This project addresses zero-shot anomaly detection by combining SAM and Grouding DINO.' Yunkang Cao GitHub: github.com/caoyunkang/GroundedSAM-zero-shot-anomaly-detection #...
标题:Segment-Anything Models Achieve Zero-shot Robustness in Autonomous Driving 作者:Jun Yan, Pengyu Wang, Danni Wang, Weiquan Huang, Daniel Watzenig, Huilin Yin 机构:Tongji University、Graz University of Technology 原文链接:https://arxiv.org/abs/2408.09839 ...
ZERO SHOT模型的设计问题 由于可提示分割任务和现实世界使用的约束，模型的设置需要满足一些要求：必须支持灵活的提示需要在交互时实时计算掩码必须具备歧义识别的能力 为此，设计了Segment Anything Model（SAM），包含一个强大的图像编码器（计算图像嵌入），一个提示编码器（计算提示嵌入），一个轻量级掩码解码器（实时...
Zero electricity bills all year round More Underwater Buried Lamp-Light Source Replaceable Replaceable light source design More Underwater Light - Light Source Replaceable No polarity, no distinction between positive and negative More Square Buried Lamp ...
虽然SAM是一款非常优秀的zero-shot图像分割模型，但是如果将SAM直接用于数据标注中作为生产力工具进行使用，仍然存在一些缺陷，需要进一步改进优化。首先，在使用SAM进行图像分割时，目标的分割边界可能不够精细，需要进行后期调整以达到更精准的分割效果。其次，SAM无法很好地调整分割对象的粒度信息，无法满足更丰富的标注需求...