論文の概要: PA-SAM: Prompt Adapter SAM for High-Quality Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13051v1
- Date: Tue, 23 Jan 2024 19:20:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-25 16:17:11.064494
- Title: PA-SAM: Prompt Adapter SAM for High-Quality Image Segmentation
- Title（参考訳）: PA-SAM:高画質画像セグメンテーションのためのプロンプトアダプタSAM
- Authors: Zhaozhi Xie, Bochen Guan, Weihao Jiang, Muyang Yi, Yue Ding, Hongtao
Lu, Lei Zhang
- Abstract要約: 本稿では,新しいプロンプト駆動型アダプタであるPrompt Adapter Segment Anything Model(PA-SAM)を紹介する。
PA-SAMはプロンプトアダプタを専用にトレーニングすることで、画像から詳細な情報を抽出し、スパースレベルとディーププロンプトレベルの両方でマスクデコーダ機能を最適化する。
実験の結果,PA-SAMは他のSAM法よりも高品質,ゼロショット,オープンセットのセグメンテーションで優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.65118388712439
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The Segment Anything Model (SAM) has exhibited outstanding performance in
various image segmentation tasks. Despite being trained with over a billion
masks, SAM faces challenges in mask prediction quality in numerous scenarios,
especially in real-world contexts. In this paper, we introduce a novel
prompt-driven adapter into SAM, namely Prompt Adapter Segment Anything Model
(PA-SAM), aiming to enhance the segmentation mask quality of the original SAM.
By exclusively training the prompt adapter, PA-SAM extracts detailed
information from images and optimizes the mask decoder feature at both sparse
and dense prompt levels, improving the segmentation performance of SAM to
produce high-quality masks. Experimental results demonstrate that our PA-SAM
outperforms other SAM-based methods in high-quality, zero-shot, and open-set
segmentation. We're making the source code and models available at
https://github.com/xzz2/pa-sam.
- Abstract（参考訳）: Segment Anything Model (SAM) は様々な画像分割タスクにおいて優れた性能を示した。
10億以上のマスクでトレーニングされているにも関わらず、SAMは多くのシナリオ、特に現実世界のコンテキストにおいてマスク予測品質の課題に直面している。
本稿では,Pmpt Adapter Segment Anything Model (PA-SAM) をSAMに導入し,元のSAMのセグメンテーションマスクの品質を高めることを目的とした。
PA-SAMは、プロンプトアダプタを専用にトレーニングすることで、画像から詳細な情報を抽出し、スパースレベルとディーププロンプトレベルの両方でマスクデコーダ機能を最適化し、SAMのセグメンテーション性能を改善して高品質なマスクを生成する。
実験の結果,PA-SAMは他のSAM法よりも高品質,ゼロショット,オープンセットのセグメンテーションで優れていた。
ソースコードとモデルをhttps://github.com/xzz2/pa-samで公開しています。
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