S

Sam Hq Vit Large

syscv-communityによって開発
SAM-HQはSegment Anything Model(SAM)の強化版で、点やボックスなどの入力プロンプトからより高品質なオブジェクトマスクを生成できます。
ダウンロード数 60
リリース時間 : 5/5/2025

モデル概要

SAM-HQは高品質出力トークンとグローバル-ローカル特徴融合コンポーネントを導入することで、セグメンテーションマスクの品質を大幅に向上させ、特に複雑な境界や微細な構造を持つオブジェクトのセグメンテーションに適しています。

モデル特徴

高品質出力トークン
学習可能なHQ出力トークンを導入し、高品質マスクの予測に特化することで、セグメンテーション精度を大幅に向上させます。
グローバル-ローカル特徴融合
初期および最終的なViT特徴を組み合わせ、高レベルのセマンティックコンテキストと低レベルの境界情報を融合させ、マスクの詳細を改善します。
効率的なトレーニング
8つのGPUでわずか4時間のトレーニングが必要で、オリジナルのSAMと比べてパラメータ増加は0.5%未満です。
ゼロショット汎化
SAMの元々のゼロショット汎化能力を保持しつつ、10のデータセットでより優れたパフォーマンスを発揮します。

モデル能力

高品質画像セグメンテーション
プロンプトベースのマスク生成
自動マスク生成
複雑な境界処理
微細な構造認識

使用事例

画像編集
精密なオブジェクトセグメンテーション
画像編集ソフトウェアでの正確なオブジェクト分離に使用
オリジナルSAMよりも精細なマスク境界を生成
自動アノテーション
データアノテーション支援
トレーニングデータのセグメンテーションアノテーションを自動生成
手動アノテーション作業を削減し、アノテーション品質を向上
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
© 2025AIbase