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SAM-U升级SAM | 带你分析SAM的弱点并重新优化设计填补空缺

SAM的引入让许多研究人员相信,通用人工智能终于到来了。然而,一些研究人员对SAM的性能表示担忧。...SAM为高质量图像展示了更好的分割结果,并且包含不同的条件会带来一定的性能改进。然而,SAM对低质量图像的分割结果并不令人满意。...每个框prompt引导SAM生成不同的分割结果。 通过该策略,作者获得了不同先验线索下SAM的预测,将它们结合起来可以提高SAM的分割精度,减少不确定性。...首先,作者比较了SAM在“everything”模式下和SAM在“box”模式下对正常医学图像的分割结果。 研究发现,在“box”模式下使用SAM的结果是优越的。...此外,随着作者算法的引入,SAM的性能进一步提高。 表2和表3展示了在高斯噪声和退化医学图像下SAM模式的各种分割结果。作者比较了从上述SAM模式获得的结果。

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SAM-Med | 英伟达基于SAM提出医学图像标注效率神器

近年来,大型视觉模型——SAM已经彻底改变了计算机视觉领域,尤其是图像分割。SAM提出了一种新的快速分割范式,展示了其显著的零样本泛化能力。广泛的研究探索了SAM在各种下游任务中的潜力和局限性。...在这项研究中介绍了 SAM^{Med} ,这是一个利用SAM功能的医学图像标注增强框架。...SAM^{Med} 框架由2个子模块组成,即 SAM^{assist} 和 SAM^{auto} : SAM^{assist} 使用即时学习方法展示了SAM对下游医学分割任务的泛化能力。...SAM^{Med} 主要由2个模块组成:Assist和Auto模块,即 SAM^{assist} 和 SAM^{auto} 。 SAM^{assist} 旨在帮助用户更有效地对医学图像进行标注。...2、 SAM^{auto} 与 SAM^{assist} 模型不同, SAM^{auto} 模型被设计为在没有用户交互的情况下自动生成标注。 SAM^{auto} 旨在进一步推进医学标注程序。

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SAM增强技术 | SAMAug提出Point Prompt增强,让SAM模型天天向上

数据集是迭代开发的,使用SAM交互式地标注图像,然后使用新标注的数据更新SAM,从而改进模型和数据集。...有许多工作验证了SAM对医学图像数据集的影响。结论是,对于某些特定组织和器官的分割,SAM的效果很好,总体准确率也很好,但当分割目标较小、密集或弯曲时,SAM很容易失败。...实验还表明,通过调整 prompts 可以提高SAM的分割质量。因此,探索快速调谐可能是解决医学图像分割中SAM问题的一种方法。 SAM也可能在其他不同领域失败。...在遥感中,SAM可以分割具有规则形状的物体,但无法识别较小或无法识别的目标。因此,在当前阶段,SAM并不能真正分割所有目标,需要做大量的工作来优化和提高SAM的性能。...3、本文方法 3.1、SAM框架和 point prompts 增强的前提 SAM的基本框架如图2所示。首先,SAM使用ViT对传入图像和视觉 prompts 进行编码。

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万物分割SAM家族 越发壮大!HQ-SAM、FastSAM 和 FasterSAM(MobileSAM)

尽管11亿个掩码的训练,但 SAM 的掩码预测质量在许多情况下仍不尽如人意,尤其是在处理具有复杂结构的物体时。...本文提出 HQ-SAM,使 SAM 具备准确分割任何对象的能力,同时保持 SAM 原有的提示设计、效率和零样本泛化能力。...代码:https://github.com/SysCV/SAM-HQ 一分钟讲解SAM-HQ视频: 2、(加快)Fast Segment Anything 最近提出的万物分割模型(SAM)在许多计算机视觉任务中产生了重大影响...具体而言,将该任务转换为研究得很好的实例分割任务,并仅使用SAM作者发布的SA-1B数据集的1/50直接训练现有的实例分割方法。方法以高50倍的运行时速度实现了与SAM方法相当的性能。...这项工作通过用轻型图像编码器替换笨重高消耗图像编码器来使SAM对移动设备友好。

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SAM究极进化版开源 | SAM与CLIP互相学习,带来最强Open-Vocabulary SAM,万物皆可

具体而言,作者提出了一个Open-Vocabulary SAM,它是一个受SAM启发的模型,用于同时进行交互式分割和识别,利用两个独特的知识传输模块:SAM2CLIP和CLIP2SAM。...为了有效桥接这两个截然不同的组件,作者引入了两个新的模块:SAM2CLIP和CLIP2SAM,以促进双重知识迁移。首先,使用SAM2CLIP将SAM编码器中的知识蒸馏到CLIP编码器中。...通过SAM2CLIP,将SAM的知识通过蒸馏转移到CLIP,并通过CLIP2SAM,使用CLIP知识并组合SAM的Mask解码器进行识别。...首先使用SAM-1B(1%)数据集对SAM2CLIP模块进行训练,将SAM的知识转移到开放词汇SAM,使用损失函数 L_{distill} (等式(3))。...Open-Vocabulary SAM比原始SAM实现了更好的性能,并可以在COCO上与SAM微调相当。值得注意的是,Open-Vocabulary SAM具有比SAM更低的计算成本和参数。

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Kotlin中的sam(函数式接口)详解

Hello World",Toast.LENGTH_LONG).show() } 可以以这种方式去实现的原因是OnClickListener接口只有一个抽象方法,这种接口在kotlin中被当作函数式接口,或者SAM...接口,SAM代表单抽象方法,类似的还有像Runnable和Callable这样的函数式接口....SAM构造方法:显式地把lambda转换成函数式接口. 在有的方法中需要返回一个函数式接口,不能返回一个lambda, 可以用SAM构造方法把它包装起来....如下 fun createAllDoneRunable() : Runnable{ return Runnable{ println(“All done”) } } SAM函数名称和底层函数式接口的名称一样...SAM构造方法只接收一个参数-一个被用作函数式接口单抽象方法体的lambda,并返回一个接口类的实例.

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学会 SAM,做完这几道题目就足够了

上周我们讲解了 sam 的基本原理,这一周,我们将把目光转向他的应用,主要通过题目讲解。...bits/stdc++.h> #define LL long long using namespace std; #define N 2000010 const int M=N<<1; struct sam...分析 用一个特殊字符分隔不同的字符串,依次插入 SAM 。 从前往后枚举状态,后一个状态所表示的子串数和,无非是传递向它的那个状态的所有数 再加上上一个状态的子串数量 转移边。...bits/stdc++.h> #define LL long long using namespace std; #define N 2000010 const int M=N<<1; struct sam...首先肯定是对于每一个字符串 对应的 SAM 上的状态计算其中一个元素为这个想状态的合法 pair 数量,也就是统计 对应的 SAM 上 SG 值不同的个数。

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EfficientSAM | 借助MIM机制,MetaAI让SAM更高效!

作者使用了一个名为SAMI的方法,通过将SAM图像编码器的特征作为重建目标,从SAM图像编码器中重建特征,从而实现遮罩图像预训练。...Linear Projection Head 通过编码器和解码器获取图像输出,然后将特征输入到一个小型项目头(project head)以对齐来自SAM图像编码器的特征。...为了简化,作者使用了线性投影头(linear projection head)来解决SAM图像编码器输出和MAE之间特征维度的 mismatch 问题....Reconstruction Loss 在每次训练迭代中,SAMI包括从SAM图像编码器进行的一次前馈特征提取,以及MAE的一次前馈和反向传播过程。...特别地,为了构建用于分割任何任务的 efficient SAM 模型,我们采用 SAMI 预训练的轻量级编码器(如 ViT-Tiny 和 ViT-Small)作为图像编码器,并使用 SAM 的默认遮罩解码器作为我们的

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