这或许就是无监督目前 Zero-shot 性能的根源,但由于互联网图文对获取困难,质量不一,此处提到的这种正负样本规则还不足以充分激发 Zero-shot 性能,故无监督领域的大部分多模态工作(比如 Clip)只能靠砸钱堆数据来取得成效。它们应当学习 SAM 对模态自由度的精心设计。 仍有不足 本人观点 当前的文本模态在等待变革 ...
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 ...
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...
这个说明至少跟其他的supervised sota对比时候，说自己zero-shot，没用相应数据集训练是公平的对比实验，而...
Segment Anything Model(SAM)由于其zero-shot泛化能力,在分割任务中引起了相当大的关注。然而,由于其低推理速度和高计算内存需求,SAM在实际应用中的广泛应用受到了限制,这主要源自注意力机制。现有工作集中在优化编码器上,然而尚未充分解决注意力机制本身的低效率问题,即使是在将其蒸馏到较小的模型时,这也为进一步改进...
由 META AI 发表的 SAM 具有强大的 zero-shot 能力,可以分割任意物体和图像,也可以使用提示输入分割特定目标。 🔥 发布超轻量级语义分割模型 PP-MobileSeg :在 ADE20K 数据集上对比 SOTA 模型,PP-MobileSeg 的速度提升 42.3%、精度提升 1.5%、参数量减少 34.9%。 🔥 发布工业质检工具全流程解决方案 Quality...
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...
Segment Anything 文章指出，SAM 建立了一个基础图像分割模型，并在一个巨大的数据集上进行训练，从而试图解决一系列下游任务，成为一种通用的模型。论文的关键词包含了：prompt（基于提示学习）、task（下游任务）、zero-shot（零样本）、data（丰富的数据集）。模型的核心要点为：（1）与 ChatGPT 的启发思想一样，...
Segment Anything 文章指出,SAM 建立了一个基础图像分割模型,并在一个巨大的数据集上进行训练,从而试图解决一系列下游任务,成为一种通用的模型。论文的关键词包含了:prompt(基于提示学习)、task(下游任务)、zero-shot(零样本)、data(丰富的数据集)。模型的核心要点为: ...
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。最后...