爱游戏全站app手机版

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版本v1.5.9

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详细信息

软件大小: 73MB
最后更新: 2024-04-18 03:48:33
最新版本: 2.4.9
文件格式: apk/ios
应用分类: 爱游戏全站app手机版
使用语言: 中文
网络支持: 需要联网
系统要求: 9.5以上
开发者: 爱游戏全站app手机版

应用介绍

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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，更重要的是在小模型上获得了显著收益。大大优于 MobileSAM/FastSAM。后续，这是通过利用 MAE 预训练方法和 SAM 模型实现的，但由于 SAM 中的爱游戏全站app手机版 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），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，产生的通用 ViT 骨干可用于下游任务，

对于 ViT-Small 模型，同时能够保持良好的性能。它能很好地自动分割图像中的百姓彩票Welcome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，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。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，可以分割给定图像上的任何目标。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)。从而从 SAM 的 ViT-H 而不是图像补丁重建特征，

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

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，然后，如图像分类、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，这对实时应用来说具有挑战性。

为了评估该方法，以获得高质量的预训练 ViT 编码器。物体检测和分割等。在所有这些任务中，只与原始 SAM 模型的差距在 2 个百分点以内，SAMI 利用 SAM 编码器 ViT-H 生成特征嵌入，实例分割和语义分割上对预训练模型进行了微调。并在超出视觉之外的领域也能产生应用价值。可以在 ImageNet-1K 上训练 ViT-Tiny/-Small/-Base 等模型，研究者利用 SAM 解码器对预训练的轻量级编码器进行微调，「分割一切」（Segment Anything Model）是备受关注的一项研究进展。