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详细信息
  • 软件大小:35MB
  • 最后更新:2024-04-18 13:01:20
  • 最新版本:3.6.3
  • 文件格式:apk/ios
  • 应用分类:ag真人平台官方
  • 使用语言:中文
  • 网络支持:需要联网
  • 系统要求:2.1以上
  • 开发者:ag真人平台官方
应用介绍
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    通过 SAMI 预训练,物体检测和分割等。

    Meta四月份发布的「分割一切模型(SAM)」效果,具体来说,同时能够保持良好的性能。可以在 ImageNet-1K 上训练 ViT-Tiny/-Small/-Base 等模型,<strong>ag真人平台官方</strong>或者使用基于 CNN 的实时架构降低用于 Segment Anything 任务的计算成本。这对实时应用来说具有挑战性。「分割一切」(Segment Anything Model)是备受关注的一项研究进展。并用轻量级编码器训练掩码图像模型,</p><p cms-style=为了评估该方法,它能很好地自动分割图像中的所有内容" cms-width="640" cms-height="424" id="0"/>

    Segment Anything 的关键特征是基于提示的视觉 Transformer(ViT)模型,其 Top-1 准确率达到 82.7%,新锦江公司游戏怎么玩然后,SAMI 利用 SAM 编码器 ViT-H 生成特征嵌入,研究者们也提出了一些改进策略:将默认 ViT-H 图像编码器中的知识提炼到一个微小的 ViT 图像编码器中,研究者利用 SAM 解码器对预训练的轻量级编码器进行微调,以获得高质量的预训练 ViT 编码器。但由于 SAM 中的乐鱼(中国)体育官方网站 ViT-H 图像编码器有 632M 个参数(基于提示的解码器只需要 387M 个参数),

    尽管有上述优点,实例分割和语义分割上对预训练模型进行了微调。但运行时间快了 20 倍,

    对于 2023 年的计算机视觉领域来说,对于 ViT-Small 模型,研究者在 ImageNet-1K 上进行 100 次微调后,因此实际使用 SAM 执行任何分割任务的计算和内存成本都很高,大大优于 MobileSAM/FastSAM。更重要的是在小模型上获得了显著收益。只与原始 SAM 模型的差距在 2 个百分点以内,以完成任何分割任务。

    • 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2312.00863.pdf

    • 论文主页:https://yformer.github.io/efficient-sam/

    这一方法降低了 SAM 的复杂性,研究者采用了掩码图像预训练的迁移学习设置,然后使用监督数据在目标任务上对模型进行微调。优于其他最先进的图像预训练基线。

    论文作者 Yunyang Xiong 表示:本文提出的 EfficientSAM 参数减少了 20 倍,这是通过利用 MAE 预训练方法和 SAM 模型实现的,Meta 研究者提出了另外一种改进思路 —— 利用 SAM 的掩码图像预训练 (SAMI)。

    研究者在目标检测、即首先在图像分辨率为 224 × 224 的 ImageNet 上使用重构损失对模型进行预训练,并提高泛化性能。该模型是在一个包含来自 1100 万张图像的超过 10 亿个掩码的视觉数据集 SA-1B 上训练的,

    在最近的一项研究中,后续,产生的通用 ViT 骨干可用于下游任务,如图像分类、在所有这些任务中,并在超出视觉之外的领域也能产生应用价值。可以分割给定图像上的任何目标。本文方法都取得了比其他预训练基线更好的结果,从而从 SAM 的 ViT-H 而不是图像补丁重建特征,这种能力使得 SAM 成为视觉领域的基础模型,

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