比Meta的「分割一切模型」(SAM)更快的图像分割工具，来了！ 最近中科院团队开源了FastSAM模型，能以50倍的速度达到与原始SAM相近的效果，并实现25FPS的实时推理。 该成果在Github已经获得2.4K+次星标，在Twitter、PaperswithCode等平台也受到了广泛关注。 相关论文预印本 ...

当今，深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大的突破，使得各种图像处理任务变得更加智能化。其中，Semantic Segmentation（语义分割）是一项重要的任务，它有助于计算机理解图像中不同对象的位置和边界。本文将介绍如何使用 OpenVINO™ C++ API 部署 FastSAM ...

由美国Meta公司提出的能够“分割一切”的视觉基础大模型SAM引起了较大影响，为探索通用视觉大模型提供了一个新的方向。 2023年6月22日，中科院自动化所的研究团队针对“分割一切”任务，提出了FastSAM方法。 中科院自动化所团队提出的FastSAM，对“分割一切 ...

最近中科院团队开源了FastSAM模型，能以50倍的速度达到与原始SAM相近的效果，并实现25FPS的实时推理。 该成果在Github已经获得2.4K+次星标，在Twitter、PaperswithCode等平台也受到了广泛关注。 相关论文预印本现已发表。 以下内容由投稿者提供 视觉基础模型 SAM[1]在 ...

通用视觉模型，中科院自动化所出品。 比Meta的「分割一切模型」(SAM)更快的图像分割工具，来了！ 最近中科院团队开源了FastSAM模型，能以50倍的速度达到与原始SAM相同的效果，并实现25FPS的实时推理。 该成果在Github已经获得2.4K+次星标，在Twitter、PaperswithCode等 ...

本研究利用FastSAM模型对中国2446个自然城市进行闲置土地识别，发现UVL比例呈对数正态分布，并分为全球、局部、中心、外围和散射五种空间类型。大城市的UVL呈聚类分布，而小城市更分散，外围UVL面积更大。研究成果为可持续城市发展提供数据支持与策略建议。

工业缺陷分割在缺乏训练样本的情况下采用少样本语义分割（FSS）方法。本文构建了一个包含9类缺陷的工业物体数据集，系统评估了基于元学习的FSS方法和视觉基础模型（VFM）的FDS性能。提出融合特征匹配与FastSAM的FM-SAM方法，在效率上优于传统方法，同时发现 ...

对于 2023 年的计算机视觉领域来说，「分割一切」（Segment Anything Model）是备受关注的一项研究进展。 Segment Anything 的关键特征是基于提示的视觉 Transformer（ViT）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 ...