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Robustsam Vit Base

jadechoghariによって開発
RobustSAMは劣化画像においてロバストなセグメンテーションを実現するモデルで、SAMを改良し、低品質画像でのセグメンテーション性能を向上させています。
ダウンロード数 314
リリース時間 : 8/16/2024

モデル概要

RobustSAMはSegment Anything Model(SAM)の改良版で、画像品質が劣化した場合でもセグメンテーション性能を維持することに焦点を当てています。SAMのプロンプト機能やゼロショット汎化能力を保持しつつ、わずかなパラメータ追加と計算要件の最適化により、低品質画像での性能を向上させています。

モデル特徴

劣化画像に対するロバスト性
低品質画像(ぼやけ、ヘイズ、低照度など)でのセグメンテーション性能を特別に最適化
効率的な最適化
わずかなパラメータ追加のみで、8GPUで30時間以内に最適化可能
ゼロショット能力
SAMの強力なゼロショットセグメンテーション能力を保持、特定タスクのトレーニング不要
プロンプトシステム
点、バウンディングボックスなど多様なプロンプト方式をサポートし、柔軟なセグメンテーション制御を提供

モデル能力

画像セグメンテーション
ゼロショットセグメンテーション
プロンプトベースセグメンテーション
自動マスク生成
劣化画像処理

使用事例

コンピュータビジョン
劣化画像セグメンテーション
ぼやけ、ヘイズ、低照度などの劣化条件下での画像セグメンテーション
オリジナルSAMと比べて顕著な性能向上
医療画像分析
低品質の医療画像セグメンテーションの処理
自動運転
悪天候条件下でのシーン理解
画像処理
画像のヘイズ除去
ヘイズ除去タスクの前処理としてのセグメンテーションステップ
下流のヘイズ除去タスク性能を向上
画像のぼやけ除去
ぼやけ除去タスクの前処理としてのセグメンテーションステップ
下流のぼやけ除去タスク性能を向上
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