国产无码综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

<rt id="6oise"></rt>

Segment Anything模型結(jié)構(gòu)解讀

2年前作者：Soonki分類：Toy博客閱讀(23)違法舉報

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了Segment Anything模型結(jié)構(gòu)解讀。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

論文地址
代碼下載
官網(wǎng)

關(guān)于Segment Anything的理解

1.人工標注過程

使用公開數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，并且讓人工標注團隊進行標注預(yù)測的mask，該過程總共進行6次，并產(chǎn)生430萬個mask

2.半自動標注過程

模型產(chǎn)生的置信度相對較高的mask，不需要人工標注，而置信度相對不高的mask，由人工完成標注。舉個例子，模型分割一張圖片，總共產(chǎn)生了10個mask，其中有5個分割得很好，這部分就作為自動標注的mask，另外5個效果不好，就進行人工標注。該過程總共進行5次，產(chǎn)生590萬個mask

3.全自動過程

讓模型完成全自動的標注。通過IoU過濾置信度不高的mask，并且進行去重操作，產(chǎn)生11億的mask

關(guān)于數(shù)據(jù)集SA-1B

數(shù)據(jù)集相當大，嘗試下載一個tar，大概10個G，壓縮包總共可能有10T
SA-1B數(shù)據(jù)下載

關(guān)于網(wǎng)絡(luò)模型

網(wǎng)絡(luò)總共有三個部分：image_encoder、prompt_encoder和mask_decoder。個人感覺網(wǎng)絡(luò)模型還是很大的，下面是細化的網(wǎng)絡(luò)模型也是代碼結(jié)構(gòu)
Segment Anything模型結(jié)構(gòu)解讀

image_encoder部分：

Segment Anything模型結(jié)構(gòu)解讀

prompt_encoder部分：

Segment Anything模型結(jié)構(gòu)解讀

mask_decoder部分：

Segment Anything模型結(jié)構(gòu)解讀文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-463097.html

到了這里，關(guān)于Segment Anything模型結(jié)構(gòu)解讀的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿，該文觀點僅代表作者本人，不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務(wù)，不擁有所有權(quán)，不承擔相關(guān)法律責任。如若轉(zhuǎn)載，請注明出處：如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實不符，請點擊違法舉報進行投訴反饋，一經(jīng)查實，立即刪除！

分享到：

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費用

CV大一統(tǒng)模型的第一步！Segment Anything Model 最全解讀！
?Datawhale干貨? 作者：崔騰松，Datawhale成員 Meta 開源萬物可分割 AI 模型：segment anything model (SAM)。本文列舉了一些資料，并從SAM的功能介紹、數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)標注、圖像分割方法介紹，研發(fā)思路以及對未來的展望來展開詳細介紹。并綜合了一些評價談?wù)?，放眼當下和展望未來?/p>
2023年04月19日
瀏覽(34)
【Segment Anything Model】論文+代碼實戰(zhàn)調(diào)用SAM模型預(yù)訓(xùn)練權(quán)重+相關(guān)論文
上篇文章已經(jīng)全局初步介紹了SAM和其功能，本篇作為進階使用。點擊訂閱專欄查看專欄列表和對應(yīng)知識點，本文為seg SAM系列文章，在持續(xù)更新。
2024年02月05日
瀏覽(23)
【論文閱讀】Segment Anything（SAM）——可分割一切的CV大模型
【前言】隨著ChatGPT席卷自然語言處理，F(xiàn)acebook憑借著Segment Anything在CV圈也算扳回一城。迄今為止，github的star已經(jīng)超過3萬，火的可謂一塌糊涂。作為AI菜鳥，可不得自己爬到巨人肩膀上瞅一瞅~ 論文地址：https://arxiv.org/abs/2304.02643 代碼地址：GitHub - facebookresearch/segment-anything: T
2024年02月15日
瀏覽(20)
【自用】SAM模型論文筆記與復(fù)現(xiàn)代碼（segment-anything-model）
一個 prompt encoder ，對提示進行編碼， image encoder 對圖像編碼，生成embedding, 最后融合2個 encoder ，再接一個輕量的 mask decoder ，輸出最后的mask。模型結(jié)構(gòu)示意圖：流程圖：模型的結(jié)構(gòu)如上圖所示. prompt會經(jīng)過 prompt encoder , 圖像會經(jīng)過 image encoder 。然后將兩部分embedding經(jīng)過一個
2024年01月24日
瀏覽(24)
Segment Anything論文翻譯，SAM模型，SAM論文，SAM論文翻譯；一個用于圖像分割的新任務(wù)、模型和數(shù)據(jù)集；SA-1B數(shù)據(jù)集
論文鏈接： https://arxiv.org/pdf/2304.02643.pdf https://ai.facebook.com/research/publications/segment-anything/ 代碼連接：https://github.com/facebookresearch/segment-anything 論文翻譯： http://t.csdn.cn/nnqs8 https://blog.csdn.net/leiduifan6944/article/details/130080159 本文提出Segment Anything (SA)項目:一個用于圖像分割的新任務(wù)
2023年04月19日
瀏覽(69)
論文閱讀 - Segment Anything
Meta推出的Segment Anything開源之后，一下成為了CV界的網(wǎng)紅。本文是對Segment Anything這篇論文的精讀，其中會有一些個人的見解。為了讓更多人了解到SAM的重要意義，本文會盡量寫的白話一些，讓非深度學(xué)習(xí)工作者也能知道SAM的工作原理。這部分寫給非深度學(xué)習(xí)工作者。幾乎所
2023年04月24日
瀏覽(30)
Segment Anything——論文筆記
home page：segment-anything.com code：segment-anything 介紹：SAM是最近提出的一種通用分割大模型，其表現(xiàn)出了強大的零樣本泛化能力，視覺感知模型的通用化又前進了一步。為了達到文章標題字面意義“segment anything”，那么就需要該算法具有強大的物體語義感知能力，在模型的設(shè)計階
2024年02月10日
瀏覽(27)
論文閱讀--Segment Anything
Title: Segment Anything Abstract: We introduce the Segment Anything (SA) project: a new task, model, and dataset for image segmentation. Using our efficient model in a data collection loop, we built the largest segmentation dataset to date (by far), with over 1 billion masks on 11M licensed and privacy respecting images. The model is designed and trained to
2024年02月16日
瀏覽(25)
Segment Anything論文閱讀筆記
Abstract Segment Anything (SA) project: a new task, model, and dataset for image segmentation. we built the largest segmentation dataset to date ( by far:迄今為止 ), with over 1 billion masks on 11M licensed and privacy respecting images. The model is designed and trained to be promptable , so it can transfer zero-shot to new image distributions and task
2024年02月16日
瀏覽(33)
Segment Anything【論文翻譯】
https://segment-anything.com/ https://arxiv.org/pdf/2304.02643.pdf 本文由博主墨理學(xué)AI 借助翻譯工具對該論文進行了翻譯 ?? 我們介紹Segment Anything（SA）項目：這是一個全新的任務(wù)、模型和圖像分割數(shù)據(jù)集。通過在數(shù)據(jù)收集循環(huán)中使用我們高效的模型，我們建立了迄今為止最大的分割數(shù)據(jù)
2024年02月14日
瀏覽(31)

<rt id="cqaye"><cite id="cqaye"></cite></rt>

<tr id="cqaye"></tr><center id="cqaye"><pre id="cqaye"></pre></center>

<table id="cqaye"><tbody id="cqaye"></tbody></table>

^{<dfn id="cqaye"></dfn>}

<center id="cqaye"><blockquote id="cqaye"></blockquote></center>