Semantic-SAM:精细分割与语义标签的双重突破
- 2023-11-26 14:06:00
- miadmin 原创
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【ITBEAR科技资讯】7月17日音讯,香港科技大学团队即日得胜研发出一款名为Semantic-SAM的图像离散人工智能模子,为图像管束界限注入了新的生气。该模子正在粒度和语义成效方面较之前的SAM模子有着明显的提拔,可能实行对物体的众粒度级辞别散和语义标签的提取。
据悉,Semantic-SAM的开垦基于闻名的Mask DINO框架,只是商讨团队紧要对解码器局限实行了矫正,使其可能同时救援通用离散和交互式离散。通过采用解耦的物体分类和部件分类形式,Semantic-SAM进修到了物体和部件的语义音信,从而正在众粒度离散职司和交互离散职司方面博得了优化后果。这一冲破性的收获为图像离散手艺的开展带来了更大的潜力。
商讨团队正在实行了一系列实习后挖掘,Semantic-SAM模子正在离散质地和粒度可控性方面阐扬优于之前的SAM模子。它可能变更确地离散出分歧粒度级别上的物体,并为这些实体供应正确的语义标签,为图像贯通和运用供应了更缜密的音信。这一苛重发扬为筹算机视觉界限的商讨者和工程师们供应了更众的器材和手艺救援,希望饱励合联界限的立异运用。
为了进一步引申该模子的运用,香港科技大学团队一经将Semantic-SAM项目公布正在GitHub上,并同时上传了论文至ArXiv平台,以供商讨者和开垦者们参考和利用。这一开源办法有助于煽动学术界和工业界的协作与互换,饱励图像离散界限的络续开展。
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