2024年1月29日 · 《Personalize Segment Anything Model with One Shot》中提出一种基于SAM的个性化 分割方法，使用者只需要提供一张待分割目标的参考图像和其对应的分割掩码，就可以在一张测试图像中准确分割出特定的目标物体。 作者利用SAM的编码器分别对参考图像和测试图像提取特征图，参考图像的特征图经过掩码和池化操作后得到一个特征向量，计算特征向量与测试图像特征图每个像素之间的余弦相似度，将相似度最高的点和最低的点分别作为前景和背景提示 …

2025年1月1日 · A novel segmentation model, SF-SAM-Adapter, integrates strip-like shaped knowledge in spatial and high-frequency knowledge in frequency of reflection noise into SAM via specially designed adapter modules, enhancing SAM's segmentation capability for specific tasks.

SAM.gov: Federal Entity Registration Extension. Federal Entity Registrations (Entity Type: US Federal Government) currently active have been extended and will not expire until September, …

2024年8月19日 · Alexandria Engineering Journal《亚历山大工程学报》作为一本国际知名的EI和SCI双检索期刊，在工程学科领域具有较高的学术影响力和广泛的认可度。 其发文量较大，对国人友好，且审稿周期相对较短，是广大科研工作者发表高质量学术论文的优选期刊之一。 对于希望在该领域展示研究成果、提升学术影响力的学者来说，Alexandria Engineering Journal无疑是一个值得推荐的投稿选择。 期刊基本信息. 期刊影响力与排名. 影响因子：根据最新数据，Alexandria …

SAM在使用边界检测时，使用方式是在图片上铺上16*16均匀的point prompt，每个prompt产生3个mask，再经过NMS后。 通过Sobel filtering得到边缘检测的结果。 SAM的结果倾向于提取更丰富的边缘，因此在指标上recall和专门做边缘检测的模型相当，precision会低些。

Segment Anything Model (SAM): a new AI model from Meta AI that can "cut out" any object, in any image, with a single click SAM is a promptable segmentation system with zero-shot generalization to unfamiliar objects and images, without the need for additional training.

2023年12月21日 · 本文介绍了Meta的SegmentAnythingModel (SAM)，一种先进的图像分割模型，基于NLP基础模型，能通过提示工程适应各种任务。 文章详细阐述了SAM的优势、网络架构、与传统模型的对比，以及在AI辅助打标领域的潜力，特别是在大规模数据集SA-1B的支持下。 2023年是 AI技术 突飞猛进的一年，如果您认为AI领域已经通过 ChatGPT 、GPT4 和 Stable Diffusion 获得了快速发展，那么请不要忽略下一个突破性创新: SAM。 Meta 的 FAIR 实验室发布的 …

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我们介绍了 Segment Anything (SA) 项目： 一个用于图像分割的新任务、模型和数据集。 通过在数据收集循环中使用我们的高效模型，我们建立了迄今为止最大的分割数据集（迄今为止），其中包含 1100 万张授权图像上的 10 亿多个掩码，并且尊重隐私。 该模型的设计和训练具有可提示性，因此它可以在新的图像分布和任务中进行零转移。 我们在大量任务中评估了它的能力，发现它的零镜头性能令人印象深刻--通常可与之前的完全监督结果相媲美，甚至更胜一筹。 我们在 …

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