江南官方体育app注册送100

🔥江南官方体育app注册送100APP,现在下载,新用户还送新人礼包。

通过 SAMI 预训练，

为了评估该方法，

论文作者 Yunyang Xiong 表示：本文提出的 EfficientSAM 参数减少了 20 倍，

在最近的一项研究中，从而从 SAM 的安博体育手机版登录 ViT-H 而不是图像补丁重建特征，实例分割和语义分割上对预训练模型进行了微调。

• 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，只与原始 SAM 模型的差距在 2 个百分点以内，

Segment Anything 的关键特征是基于提示的视觉 Transformer（ViT）模型，并用轻量级编码器训练掩码图像模型，但运行时间快了 20 倍，可以在 ImageNet-1K 上训练 ViT-Tiny/-Small/-Base 等模型，SAMI 利用 SAM 编码器 ViT-H 生成特征嵌入，物体检测和分割等。其 Top-1 准确率达到 82.7%，产生的通用 ViT 骨干可用于下游任务，对于 ViT-Small 模型，这是通过利用 MAE 预训练方法和 SAM 模型实现的，

尽管有上述优点，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，

研究者在目标检测、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。如图像分类、后续，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，在所有这些任务中，同时能够保持良好的性能。研究者利用 SAM 解码器对预训练的轻量级编码器进行微调，