【Segment Anything Model】十（2）：利用SAM做分类任务，方法二，SAM的image_encoder部分进行特，将SAM提取到的ImageEmbedding插入到vgg网络中

已于 2023-11-14 21:48:06 修改
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分类专栏： seg模型 文章标签： 分类 SAM 开源项目有代码 人工智能 特征融合
于 2023-11-14 21:47:50 首次发布
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本文介绍了如何将SAM的特征提取与VGG16网络结合，通过特征融合实现二分类任务。详细阐述了特征融合的必要性和策略，并提供了调整特征维度、创建融合模块的代码。此外，还提供了数据集构建、训练和验证新网络的步骤，适用于医疗等领域的图像分类。

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本篇分为两小节：

【Segment Anything Model】九（1）介绍加载vgg16网络的预训练权重，并利用其主干部分进行特征提取，改变分类个数为二值分类，或者自定义num_class分类。 【Segment Anything Model】九（2）介绍使用SAM的image_encoder部分进行特征提取，将提取到的Embedding插入到vgg16中，形成cnn和transform的混合特征，之后进行二分类。

本篇给出vgg和SAM联动代码。本篇和【Segment Anything Model】十（1）：利用SAM做分类任务，方法二，不放过SAM强大特征提取能力，将SAM提取到的ImageEmbedding插入到其他cnn网络中，协同食用

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【Segment Anything Model】十（1）：利用SAM做分类任务，方法二，不放过SAM强大特征提取能力，将SAM提取到的ImageEmbedding插入到其他cnn网络中
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【Segment Anything Model】九：利用SAM做分类任务，方法一，直接修改源码输出
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