11.11云上盛惠!海量产品 · 轻松上云!云服务器首年1.8折起,买1年送3个月!超值优惠,性能稳定,让您的云端之旅更加畅享。快来腾讯云选购吧!
Meta的视频版分割一切——SegmentAnythingModel2,又火了一把。因为这一次,一个全华人团队,仅仅是用了个经典方法,就把它的能力拔到了一个新高度——任你移动再快,AI跟丢不了一点点!例如在电影《1917》这段画面里,主角穿梭在众多士兵之中,原先的SAM2表现是这样的:嗯,当一大群士兵涌入画面的时候,SAM2把主角给跟丢了。关于SAMURAI更多内容,可戳下方链接。
APE是一种全开源的多模态分割模型,其独特之处在于采用了独立建模每个类别名实例的方法。以往的方法通常将多个类别名联结成一个单独的Prompt,但APE通过对每个类别名或描述短语进行独立建模,可以学习到不同实例之间的差异。未来的研究可以进一步探索APE在其他视觉任务中的应用,以及对其方法进行优化和改进。
对于2023年的计算机视觉领域来说,「分割一切」是备受关注的一项研究进展。Meta四月份发布的「分割一切模型」效果,它能很好地自动分割图像中的所有内容SegmentAnything的关键特征是基于提示的视觉Transformer模型,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,可以分割给定图像上的任何目标。图3、4、5提供了一些定性结果,以便读者对Effic
PyTorch团队对Meta的「分割一切」模型进行了重写,使其在保持准确率的同时提速8倍。该优化过程涉及多方面的PyTorch原生特性和新功能的应用。整篇文章通过深入的性能分析和实验,为读者提供了一手关于PyTorch模型加速优化的详实指南。
计算机视觉巅峰大会ICCV2023,在法国巴黎正式“开奖”!今年的最佳论文奖,简直是“神仙打架”。获得最佳论文奖的两篇论文中,就包括颠覆文生图AI领域的著作——ControlNet。来自MIT的TedAdelson教授则获得了终身成就奖。
ICCV论文收录名单近日「开奖」,其中就包括这个港科大一作的图像分割模型!它能以更低的训练成本实现更好的效果,哪怕遇到未知物体也能迎刃解。此外据作者介绍,它还是第一个拥有基于boxprompts的分割能力的AI模型,比Meta的SAM还要早实现。在COCO和ADE20K的全景分割以及ADE20K和Cityscapes的实例分割上,OpenSeeD的性能也与现有最佳模型相当。
香港科技大学团队开发出一款名为Semantic-SAM的图像分割AI模型,相比Meta的SAM模型,Semantic-SAM具有更强的粒度和语义功能。该模型能够在不同粒度级别上分割和识别物体,并为分割出的实体提供语义标签。Semantic-SAM是一款全面且强大的图像分割AI模型。
比Meta“分割一切”的SAM更全能的图像分割AI,来了!模型名为Semantic-SAM,顾名思义,在完全复现SAM分割效果的基础上,这个AI还具有两大特点:语义感知:模型能够给分割出的实体提供语义标签粒度丰富:模型能够分割从物体到部件的不同粒度级别的实体用作者自己的话说:论文来自香港科技大学、微软研究院、IDEA研究院、香港大学、威斯康星大学麦迪逊分校和清华大学等研究单位。
中国科学院的一个团队发布了FastSAM模型的开源版本。通过将任务细分为全实例分割和提示指导选择两个子任务,这个模型能够以惊人的速度实现与原始SAM相近的效果还可以实时推理达到每秒25帧。这个FastSAM模型的开源将为图像分割任务带来更高效和准确的解决方案,为研究人员和开发者提供了一个强大的工具。