前情提要:
想想之前上次生日还是订了个好大的冰淇淋蛋糕,但是那天下雨,还挺大的,但是不方便我觉得真的好好吃
2023年 (大一下)
当时入党的时候去参观学习,感觉自己还是没变哈,只是好像脖子前倾还蛮严重的。
当时5.20的时候跑去西华去给天庆祝生日,真的没淋过这么大的雨,还只能在漏水的高架下面躲雨,乐。
早上还是蛮好的,夏天,天亮早,上早自习也好
终于见到医学院的鼠鼠了,感觉跟我一样。
说实话,臭美了一下,但是当时确实挺想用这个当导生照片的,哈哈,当时确实想过自己会当,还喊才才帮我摆拍了一下。
卞老师确实不喜欢在期末周剪头。
这衣服穿在卞某身上真的很好笑。
被迫因为衣服质量而当绣娘。
感谢小d当时给我写的捏。
好像是历史最低了。
出去和刘姐姐一起探讨八卦。
其实忍不住又烫了一下头发,但是好乱。
伤心的地方罢了。
lyy给我偷拍的,真的很没绷住。
2023年(大二上)
其实我是真的没有想到我能当导生,其实我还是觉得自己有时候不太合格,但是我只能说我尽力了,虽然比起来我自己可能有时候比较异想天开,或者不是一个很好的带头。甚至有时候我还在像一个小孩一样发癫, ...
论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.02643
项目地址:Segment Anything
项目演示:https://segment-anything.com/demo
基本思想:1.零次学习:
下图所示:
利用过去的知识(马,老虎,熊猫和斑马的描述),在脑海中推理出新对象的具体形态,从而能对新对象进行辨认。就是希望能够模仿人类的这个推理过程,使得计算机具有识别新事物的能力。
2.结构分析
SAM模型大致上分成3个模块,一个标准的vit构成的image encoder、一个prompt encoder和一个mask decoder。其中:
Image encoder: 用于输出image embedding;
prompt encoder:用于接收point、box、txt的编码信息,并且与image embedding组合到一起送入mask decoder中;
mask decoder:将上述两个encoder的编码信息转化为mask输出。
一、image encoder(1)、复习一下先复习一下关于vit的东西。
模型由三个模块组成:
Li ...