专业的食品图像分割技术FoodSAM开源
编程客栈()8月17日消息:FoodSAM是一种用于食物图像分割的创新框架,
(资料图)
编程客栈()8月17日 消息:FoodSAM 是一种用于食物图像分割的创新框架,结合了 Segmenpythont Anything Model(SAM)、语义分割器和物体编程客栈检测器。它能够生成类别无关的二进制掩码,通过与掩码 - 类别匹配获取食物类别标签,并为背景掩码提供非食物类别。通过合并策略增强语义掩码,实现实例和全景分割,并具备可提示的分割能力。
虽然段落任意模型(SAM)在各种数据集的分割任务中表现优异,但在面具的特定类别细节上存在疏漏。FoodSAM 成功克服了这一问题。它结合了 SAM 的优势和新的特性,有效地分割食品图像,甚至识别出场景中的单个食品和其他物体。编程客栈FoodSAM 是首个在食物图像js上实现实例、全景和可提示分割的工作。
核心功能:
语义分割:能够将食物图像进行语义分割,生成类别标签和语义掩码。
实例分割:通过合并策略,将语义掩码增强为实例分android割结果,能够分割出不同的食物实例。
全景分割:结合物体检测器,将 FoodSAM 的零样本能力扩展到全景分割,有效捕捉非食物对象信息。
可提示分割:集成了无缝提示 - 优先选择机制,实现可提示的分割,提供更灵活的分割结果。
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