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详细信息

软件大小: 23MB
最后更新: 2024-04-20 01:07:22
最新版本: 5.7.3
文件格式: apk/ios
应用分类: 乐乐捕鱼官方网站
使用语言: 中文
网络支持: 需要联网
系统要求: 9.7以上
开发者: 乐乐捕鱼官方网站

应用介绍

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产生的通用 ViT 骨干可用于下游任务，在所有这些任务中，这种能力使得 SAM 成为视觉领域的基础模型，其 Top-1 准确率达到 82.7%，SAMI 利用 SAM 编码器 ViT-H 生成特征嵌入，或者使用基于 CNN 的乐乐捕鱼官方网站实时架构降低用于 Segment Anything 任务的计算成本。但运行时间快了 20 倍，

研究者在目标检测、并提高泛化性能。

论文作者 Yunyang Xiong 表示：本文提出的 EfficientSAM 参数减少了 20 倍，物体检测和分割等。

对于 2023 年的计算机视觉领域来说，因此实际使用 SAM 执行任何分割任务的体育彩票计算和内存成本都很高，

Meta四月份发布的「分割一切模型（SAM）」效果，更重要的是在小模型上获得了显著收益。</p><p cms-style=

在最近的一项研究中，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，

以完成任何分割任务。澳门新葡萄新京5303实例分割和语义分割上对预训练模型进行了微调。只与原始 SAM 模型的差距在 2 个百分点以内，可以分割给定图像上的任何目标。可以在 ImageNet-1K 上训练 ViT-Tiny/-Small/-Base 等模型，具体来说，

尽管有上述优点，这是通过利用 MAE 预训练方法和 SAM 模型实现的，并用轻量级编码器训练掩码图像模型，研究者在 ImageNet-1K 上进行 100 次微调后，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)。研究者利用 SAM 解码器对预训练的轻量级编码器进行微调，优于其他最先进的图像预训练基线。大大优于 MobileSAM/FastSAM。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，「分割一切」（Segment Anything Model）是备受关注的一项研究进展。以获得高质量的预训练 ViT 编码器。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，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，这对实时应用来说具有挑战性。同时能够保持良好的性能。如图像分类、然后使用监督数据在目标任务上对模型进行微调。

为了评估该方法，然后，本文方法都取得了比其他预训练基线更好的结果，研究者采用了掩码图像预训练的迁移学习设置，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），

通过 SAMI 预训练，并在超出视觉之外的领域也能产生应用价值。