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原创 【自用】SAM模型论文笔记与复现代码(segment-anything-model)

一个,对提示进行编码,对图像编码,生成embedding, 最后融合2个,再接一个轻量的,输出最后的mask。模型结构示意图:流程图:模型的结构如上图所示. prompt会经过, 图像会经过。然后将两部分embedding经过一个轻量化的得到融合后的特征。encoder部分使用的都是已有模型,decoder使用transformer。利用MAE(Masked AutoEncoder)预训练的ViT模型,对每张图片只处理一次,且在之前进行。输入(c,h,w)的图像,对图像进行缩放,按照长边缩放成1024,短边

2024-01-20 22:07:04 2752 5

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2023-11-17 21:18:00 256

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cs231n——损失函数与优化损失函数多类别SVM损失函数铰链损失(单个数据点iii的损失函数LiL_iLi​或数据损失)使用例子sjs_jsj​是模型预测的第jjj类的得分,syis_{y_i}syi​​是模型预测的真实类别yiy_iyi​的得分(即jjj为其他类,yiy_iyi​为想要预测的类)其中得分由f(xi,W)f(x_i,W)f(xi​,W)计算标准损失函数λR(W)λR(W)λR(W)为正则化项,用于防止模型过拟合正则化L1正则化

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