比Meta「分割一切AI」更全能!#港科大版图像分割AI#来了:实现更强粒度和语义功能
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:“Semantic-SAM,在多个粒度(granularity)上分割(segment)和识别(recognize)物体的通用图像分割模型。据我们所知,我们的工作是在 SA-1B数据集、通用分割数据集(COCO等)和部件分割数据集(PASCAL Part等)上联合训练模型的首次尝试,并系统研究了在SA-1B 上定义的交互分割任务(promptable segmentation)和其他分割任务(例如,全景分割和部件分割)上多任务联合训练的相互促进作用。”
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。
论文地址:https://t.cn/A60wptlD
代码地址:github.com/UX-Decoder/Semantic-SAM
https://t.cn/A60URCnH
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:“Semantic-SAM,在多个粒度(granularity)上分割(segment)和识别(recognize)物体的通用图像分割模型。据我们所知,我们的工作是在 SA-1B数据集、通用分割数据集(COCO等)和部件分割数据集(PASCAL Part等)上联合训练模型的首次尝试,并系统研究了在SA-1B 上定义的交互分割任务(promptable segmentation)和其他分割任务(例如,全景分割和部件分割)上多任务联合训练的相互促进作用。”
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。
论文地址:https://t.cn/A60wptlD
代码地址:github.com/UX-Decoder/Semantic-SAM
https://t.cn/A60URCnH
拥
有
人类花了很多钱投入探索外空
去寻找另一种类地球的可能性
却不思考如何珍惜开发所拥有的
如何通过科技和教育让地球变得更好
而不是把地球破坏了移民其他星球
这就像人类的感情是一个道理
人类总是期望一个更好的伴侣
却不懂如何珍惜和开发所拥有的
其实这个世界没有所谓的最佳伴侣
只有互相帮助彼此成为更好的伴侣
有
人类花了很多钱投入探索外空
去寻找另一种类地球的可能性
却不思考如何珍惜开发所拥有的
如何通过科技和教育让地球变得更好
而不是把地球破坏了移民其他星球
这就像人类的感情是一个道理
人类总是期望一个更好的伴侣
却不懂如何珍惜和开发所拥有的
其实这个世界没有所谓的最佳伴侣
只有互相帮助彼此成为更好的伴侣
长达一个星期的旅游计划在此就告一段落啦
本次旅程共经过4个地方:清远,广州,佛山,惠州
虽然旅程中坐车很辛苦
但旅途的风景很美
️大海很漂亮
️科技很发达
坐车很辛苦
️风景很绚丽
食物很美味
㊗️祝愿我们的生活都很美好
#说走就走的旅行##一起去看海##暑假旅游#
本次旅程共经过4个地方:清远,广州,佛山,惠州
虽然旅程中坐车很辛苦
但旅途的风景很美
️大海很漂亮
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㊗️祝愿我们的生活都很美好
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