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SAM-Adapter
概述 SAM-Adapter 的核心思想是通过引入轻量级适配器，将任务特定知识注入到冻结的 SAM 模型中，以增强其在下游任务中的适应能力。 该文章分析了SAM作为基础模型的局限性，并提出如何利用SAM服务于下游任务的问题； 其提出的SAM-Adapter，创新性地整合任务特定知识与大模型地通用知识，灵活适应多种任务。 模型详述 1. 使用SAM作为骨干网络 目标：SAM-Adapter的目标是灵活利用SAM预训练模型中的知识； 骨干架构：使用SAM的图像编码器（基于ViT-H/16)作为骨干网络，同时保持其预训练权重不变；使用SAM PiPi是输出的提示，附加到SAM模型的每一层Transformer中。
52010编辑于 2025-01-02 - 来自专栏集智书童
SAM-U升级SAM | 带你分析SAM的弱点并重新优化设计填补空缺
SAM的引入让许多研究人员相信，通用人工智能终于到来了。然而，一些研究人员对SAM的性能表示担忧。 SAM为高质量图像展示了更好的分割结果，并且包含不同的条件会带来一定的性能改进。然而，SAM对低质量图像的分割结果并不令人满意。 每个框prompt引导SAM生成不同的分割结果。 通过该策略，作者获得了不同先验线索下SAM的预测，将它们结合起来可以提高SAM的分割精度，减少不确定性。 首先，作者比较了SAM在“everything”模式下和SAM在“box”模式下对正常医学图像的分割结果。 研究发现，在“box”模式下使用SAM的结果是优越的。 此外，随着作者算法的引入，SAM的性能进一步提高。 表2和表3展示了在高斯噪声和退化医学图像下SAM模式的各种分割结果。作者比较了从上述SAM模式获得的结果。
79510编辑于 2023-09-04 - 来自专栏未来先知
TS-SAM 通过轻量级卷积侧 Adapter 优化 SAM 微调！
为了减少这个差距，作者提出了Two-Stream SAM (TS-SAM)。 目前，已经有若干努力使用PEFT来微调SAM。SAM-Adapter [3]将轻量级 Adapter 引入SAM编码器中，从而提高了SAM在伪装物检测和阴影检测任务上的性能。 SSOM [4]使用SAM固有的低秩结构自适应微调SAM，从而提高了SAM在显著物检测任务上的性能。SAM-Adapter和SSOM都是针对将SAM应用到下游任务进行探索的开创性工作。 图1展示了TS-SAM与SAM、SAM-Adapter以及该任务领域的最先进域特定模型的对比，展示了TS-SAM的优越性。 作者训练了两个版本的模型：TS-SAM_B和TS-SAM_H。TS-SAM_B使用了SAM图像编码器的ViT-B版本，包括14层CSA和13层MRM。
1.1K10编辑于 2024-08-20 - 来自专栏目标检测和深度学习
达沃斯Sam Altman总结
c）模型的“悟性”在提高，过去的高质量训练建立了对世界运行原理的底层“相关性”，未来不需要那么多数据，质量更重要。
23710编辑于 2024-01-29 - 来自专栏HUBU生信
sam文件格式说明
bowtie2是当前最流行的短序列比对软，SAM（SequenceAlignment/Map）格式是一种通用的比对格式，用来存储reads到参考序列的比对信息SAM是一种序列比对格式标准， 由sanger 主要应用于测序序列mapping到基因组上的结果表示，当然也可以表示任意的多 重比对结果 SAM分为两部分：注释信息和对比结果 注释信息以@开头 @HD：说明符合标准的版本。
2.2K20发布于 2018-12-27 - 来自专栏程序员成长充电站
Sam Altman的创业手册
在YC，我们花了很多时间给创始人们提供建议。尽管一对一的提出建议永远是最有效的，但是我们认为，如果我们能够把这些给YC系创始人们的建议里面最通用的一部分提炼出来变成一个创业手册，也许能够帮助我们扩大YC的规模。
29210编辑于 2024-03-18 - 来自专栏集智书童
SAM增强技术 | SAMAug提出Point Prompt增强，让SAM模型天天向上
数据集是迭代开发的，使用SAM交互式地标注图像，然后使用新标注的数据更新SAM，从而改进模型和数据集。 有许多工作验证了SAM对医学图像数据集的影响。结论是，对于某些特定组织和器官的分割，SAM的效果很好，总体准确率也很好，但当分割目标较小、密集或弯曲时，SAM很容易失败。 实验还表明，通过调整 prompts 可以提高SAM的分割质量。因此，探索快速调谐可能是解决医学图像分割中SAM问题的一种方法。 SAM也可能在其他不同领域失败。 在遥感中，SAM可以分割具有规则形状的物体，但无法识别较小或无法识别的目标。因此，在当前阶段，SAM并不能真正分割所有目标，需要做大量的工作来优化和提高SAM的性能。 3、本文方法 3.1、SAM框架和 point prompts 增强的前提 SAM的基本框架如图2所示。首先，SAM使用ViT对传入图像和视觉 prompts 进行编码。
1.8K30编辑于 2023-09-04 - 来自专栏集智书童
SAM-Med | 英伟达基于SAM提出医学图像标注效率神器
近年来，大型视觉模型——SAM已经彻底改变了计算机视觉领域，尤其是图像分割。SAM提出了一种新的快速分割范式，展示了其显著的零样本泛化能力。广泛的研究探索了SAM在各种下游任务中的潜力和局限性。 在这项研究中介绍了 SAM^{Med} ，这是一个利用SAM功能的医学图像标注增强框架。 SAM^{Med} 框架由2个子模块组成，即 SAM^{assist} 和 SAM^{auto} : SAM^{assist} 使用即时学习方法展示了SAM对下游医学分割任务的泛化能力。 SAM^{Med} 主要由2个模块组成：Assist和Auto模块，即 SAM^{assist} 和 SAM^{auto} 。 SAM^{assist} 旨在帮助用户更有效地对医学图像进行标注。 2、 SAM^{auto} 与 SAM^{assist} 模型不同， SAM^{auto} 模型被设计为在没有用户交互的情况下自动生成标注。 SAM^{auto} 旨在进一步推进医学标注程序。
2.3K10编辑于 2023-09-04 - 来自专栏机器学习与生成对抗网络
万物分割SAM家族 越发壮大！HQ-SAM、FastSAM 和 FasterSAM(MobileSAM)
尽管11亿个掩码的训练，但 SAM 的掩码预测质量在许多情况下仍不尽如人意，尤其是在处理具有复杂结构的物体时。 本文提出 HQ-SAM，使 SAM 具备准确分割任何对象的能力，同时保持 SAM 原有的提示设计、效率和零样本泛化能力。 代码：https://github.com/SysCV/SAM-HQ 一分钟讲解SAM-HQ视频： 2、（加快）Fast Segment Anything 最近提出的万物分割模型(SAM)在许多计算机视觉任务中产生了重大影响 具体而言，将该任务转换为研究得很好的实例分割任务，并仅使用SAM作者发布的SA-1B数据集的1/50直接训练现有的实例分割方法。方法以高50倍的运行时速度实现了与SAM方法相当的性能。 这项工作通过用轻型图像编码器替换笨重高消耗图像编码器来使SAM对移动设备友好。
1.8K10编辑于 2023-08-22 - 来自专栏生物信息学、python、R、linux
sam2tsv用法
sam2tsv主要可以将sam文件转为tab分割的tsv文件 sam2tsv安装 git clone "https://github.com/lindenb/jvarkit.git" cd jvarkit /gradlew sam2tsv 或者使用conda安装 conda install -c hcc jvarkit-sam2tsv Usage: sam2tsv [options] Files Options skip-N Skip 'N' operator Default: false --version print version and exit 使用方法： java -jar dist/sam2tsv.jar I #sam2tsv can read data from a linux pipe. samtools view -h input.bam | java -jar dist/sam2tsv.jar 参考 ：https://lindenb.github.io/jvarkit/Sam2Tsv.html
1.1K50发布于 2020-10-10 - 来自专栏生信喵实验柴
sam和bam处理案例
./52.bwa/mgh78578.sam all.sam #1 sam文件验证 samtools quickcheck *.sam && echo 'all ok' || echo 'fail!' #2 sam和bam格式转换 samtools view -O bam -o all.bam all.sam samtools view all.bam -o all.sam #转换成cram格式, 很少用 samtools view -O cram -o all.cram all.sam -T MGH78578.fasta #3 bam排序 samtools sort -@ 4 -m 12G - O bam -o all.sorted.bam all.sam #4 排序后建立索引 samtools index all.sorted.bam #5 比对结果统计 samtools stats
88520编辑于 2022-10-25 - 来自专栏漫流砂
提权(六) Dump SAM
Dump SAM 在开始操作之前还是要简单介绍一下Windows的身份认证方式，当然我不会去讲各种算法，只是简单介绍 Windows 中和我们如今的网站是一样的，并没有存储所谓的明文密码，而是以Hash 是早期就被验证为不安全的加密了，所以在后来，微软就不再使用LM，而LM的值后来就变成了一个固定的值，不在有效，NTLM才是我们真正需要的 这些Hash其实被存储在 c:\windows\system32\config\SAM
80130发布于 2020-08-20 - 来自专栏CSDN社区搬运
分割万物-SAM
而SAM时一个具有广泛适用性的模型，通过 prompt 可以适应许多现有的和新的分割任务。 模型 上图展示了 SAM 的结构。SAM 由以下三个部分组成。 有三种模型可以选择，分别为sam_vit_l_0b3195、sam_vit_b_01ec64、sam_vit_h_4b8939。 sam_checkpoint = "checkpoint/sam_vit_h_4b8939.pth" model_type = "vit_h" device = "cuda" 加载模型 使用sam_model_registry from segment_anything import sam_model_registry, SamPredictor sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint =sam_checkpoint) sam.to(device=device) predictor = SamPredictor(sam) predictor.set_image(image) prompt
56710编辑于 2024-12-09 - 来自专栏集智书童
SAM究极进化版开源 | SAM与CLIP互相学习，带来最强Open-Vocabulary SAM，万物皆可
具体而言，作者提出了一个Open-Vocabulary SAM，它是一个受SAM启发的模型，用于同时进行交互式分割和识别，利用两个独特的知识传输模块：SAM2CLIP和CLIP2SAM。 为了有效桥接这两个截然不同的组件，作者引入了两个新的模块：SAM2CLIP和CLIP2SAM，以促进双重知识迁移。首先，使用SAM2CLIP将SAM编码器中的知识蒸馏到CLIP编码器中。 通过SAM2CLIP，将SAM的知识通过蒸馏转移到CLIP，并通过CLIP2SAM，使用CLIP知识并组合SAM的Mask解码器进行识别。 首先使用SAM-1B（1%）数据集对SAM2CLIP模块进行训练，将SAM的知识转移到开放词汇SAM，使用损失函数 L_{distill} （等式（3））。 Open-Vocabulary SAM比原始SAM实现了更好的性能，并可以在COCO上与SAM微调相当。值得注意的是，Open-Vocabulary SAM具有比SAM更低的计算成本和参数。
4.4K11编辑于 2024-01-10 - 来自专栏计算机视觉SLAM情报站
ICRA 2021 | LVI-SAM: LIO-SAM 与 VINS-Mono 紧耦合系统
“本文提出一种紧耦合的激光雷达-视觉IMU紧耦合的实时高精度建图定位方法LVI-SAM。 LVI-SAM能够在视觉或激光失效时继续工作。实验表明，该算法能够比现有的开源纯视觉/激光/激光+视觉的表现优异。 ” ? 代码开源：github.com/TixiaoShan/LVI-SAM (笔者: 一作最近非常高产，最近发了非常多高质量的文章) 框架 ? LVI-SAM框架 该框架由两部分组成：VIS 以及 LIS 。VIS 和 LIS 能够互相利用两种传感器独立运作以提升系统精度和鲁棒性，系统位姿输出帧率为IMU的速率。
2.7K20发布于 2021-05-28 SAM 真的开始「分割一切」，从图像到声音，Meta 开源 SAM Audio
继 SAM（Segment Anything Model） 与 SAM 3D 之后，Meta 正式将 Segment Anything 系列扩展到了音频领域。 从图像的SAM到3D的SAM 3D，再到现在的SAM Audio，Meta正在实现“分割一切”的完整愿景。 与此同时，Meta 还同步开放了核心模型 Perception Encoder Audiovisual（PE-AV），并发布了完整的评测体系，包括 SAM Audio-Bench 与 SAM Audio SAM Audio 反过来提出了一个问题：如果人能用语言、指向、时间感知来理解声音，模型为什么不能？ 因此，SAM Audio 并不是简单地「把音频切断」，而是试图构建一个可被自然提示驱动的通用音频分割系统。
53710编辑于 2025-12-19- 来自专栏登神长阶
【论文复现】分割万物-SAM
而SAM时一个具有广泛适用性的模型，通过 prompt 可以适应许多现有的和新的分割任务。 模型 上图展示了 SAM 的结构。SAM 由以下三个部分组成。 有三种模型可以选择，分别为sam_vit_l_0b3195、sam_vit_b_01ec64、sam_vit_h_4b8939。 sam_checkpoint = "checkpoint/sam_vit_h_4b8939.pth" model_type = "vit_h" device = "cuda" 加载模型 使用sam_model_registry from segment_anything import sam_model_registry, SamPredictor sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint =sam_checkpoint) sam.to(device=device) predictor = SamPredictor(sam) predictor.set_image(image) prompt
68510编辑于 2024-12-09 - 来自专栏生信小王子
比对得到的SAM文件怎么看？
SAM ( Sequence Alignment Map ) 文件是reads比对到基因组后得到的结果文件，记录了reads mapping到基因组的各项信息。 BAM文件是SAM文件的二进制格式，保留SAM文件全部信息的同时极大压缩了SAM文件的体积，我们比对完成后获得的一般都是BAM文件。 SAM文件由两部分组成：注释信息 (header) 和比对结果。 ## 查看 BAM 文件的 header samtools view -h input.bam | head ? 遇到不认识的缩写时，可以在https://www.samformat.info/sam-format-alignment-tags查询。
3.7K10发布于 2020-08-10 - 来自专栏鸿鹄实验室
利用Reflective DLL转存sam注册表
一般来说抓取注册表的方法如下： reg save hklm\sam sam.hive reg save hklm\system system.hive reg save hklm\security 我们先使用C++来实现这样的一个过程： void dump_reg() { HKEY hKey = 0x0; DWORD file_exist; //dump sam LPCWSTR lpSubKey = L"SAM"; LPCWSTR lpFile = L"C:\\ProgramData\\sam.save"; RegOpenKeyEx(HKEY_LOCAL_MACHINE
94410发布于 2021-04-15 - 来自专栏红蓝对抗
干货｜Lsass转存储与SAM拷贝技巧
为啥需要转存储Lsass和SAM这两个？因为他们两都和账号密码，哈希值这些敏感信息密切相关！ 2.对所有进程拍摄快照，然后循环检索lsass进程id 3.将lsass内存的快照进行转储，并写入文件 SAM拷贝技巧 技巧一：CVE-2021-36934获取SAM 产生漏洞的原因是由于对多个系统文件 lsadump::sam /system:\\? \GLOBALROOT\Device\HarddiskVolumeShadowCopy1\Windows\System32\config\SAM 技巧二：高权限直接转存储 SAM一般存储在%SystemRoot %\system32\config\sam中，我们需要高权限直接转存储。
1.7K30编辑于 2022-12-23
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