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Sam Hq Vit Base

syscv-communityによって開発
SAM-HQはSegment Anything Model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物体マスクを生成
ダウンロード数 5,316
リリース時間 : 2/18/2025

モデル概要

このモデルは元のSAMを改良し、より正確なセグメンテーションマスクを生成可能。複雑な境界や細い構造物の処理に特に優れ、画像編集や自動アノテーションなどの場面に適応

モデル特徴

高品質マスク生成
特別に設計された高品質出力トークンにより、特に複雑な境界や細い構造物においてマスク予測品質を大幅に向上
グローバル-ローカル特徴融合
初期と最終ViT特徴を融合し、高レベルセマンティクスと低レベル境界情報を組み合わせ、より正確なセグメンテーションを実現
効率的な改良
パラメータ増加は0.5%未満、8GPUで4時間のトレーニングで改良を完了
ゼロショット汎化能力
元のSAMのゼロショット汎化能力を保持しつつ、10の下流タスクでより優れた性能を発揮

モデル能力

プロンプトベースマスク生成
自動マスク生成
高品質画像セグメンテーション
ゼロショット転移学習

使用事例

画像編集
精密物体セグメンテーション
画像編集ソフトウェアにおける精密な物体選択と分離に使用
元のSAMよりも細かい物体輪郭を生成
自動アノテーション
データアノテーション支援
コンピュータビジョンデータセット向けに高品質なアノテーションを生成
手動アノテーション作業を削減し、精度を向上
医用画像分析
臓器セグメンテーション
医用画像における臓器や病変領域のセグメンテーションに使用
医用画像中の複雑な境界構造を処理可能
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