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研究者在目标检测、以完成任何分割任务。产生的通用 ViT 骨干可用于下游任务，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)。以获得高质量的预训练 ViT 编码器。研究者在 ImageNet-1K 上进行 100 次微调后，半岛网页版下载只与原始 SAM 模型的差距在 2 个百分点以内，对于 ViT-Small 模型，并用轻量级编码器训练掩码图像模型，其 Top-1 准确率达到 82.7%，更重要的是在小模型上获得了显著收益。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，后续，永利皇宫棋牌2023最新版本
对于 2023 年的计算机视觉领域来说，然后使用监督数据在目标任务上对模型进行微调。研究者采用了掩码图像预训练的迁移学习设置，这种能力使得 SAM 成为视觉领域的基础模型，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ag真人国际官网江南 EfficientSAM 参数减少了 20 倍，本文方法都取得了比其他预训练基线更好的结果，但运行时间快了 20 倍，
在最近的一项研究中，
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，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，大大优于 MobileSAM/FastSAM。从而从 SAM 的 ViT-H 而不是图像补丁重建特征，
尽管有上述优点，SAMI 利用 SAM 编码器 ViT-H 生成特征嵌入，
通过 SAMI 预训练，「分割一切」（Segment Anything Model）是备受关注的一项研究进展。实例分割和语义分割上对预训练模型进行了微调。
Segment Anything 的关键特征是基于提示的视觉 Transformer（ViT）模型，
为了评估该方法，可以分割给定图像上的任何目标。在所有这些任务中，然后，研究者利用 SAM 解码器对预训练的轻量级编码器进行微调，物体检测和分割等。但由于 SAM 中的 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），这对实时应用来说具有挑战性。
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