无性能损失！让SAM加速近50倍！EfficientViT-SAM来了！

摘要

本文介绍了EfficientViT-SAM，这是一个通过EfficientViT来加速SAM系列的新工作。EfficientViT-SAM保持了SAM的轻量级提示编码器和mask解码器，但将图像编码器替换为EfficientViT，同时引入了知识蒸馏和端到端训练，实现了在A100 GPU上相对于SAM-ViT-H的48.9倍加速，而性能不受影响。

介绍

SAM系列模型在图像分割领域表现出色，但其高计算成本限制了实际应用。为了提升效率，EfficientViT-SAM利用EfficientViT替换了SAM的计算密集型图像编码器，并通过两阶段训练过程，显著提升了性能和效率。

相关工作

在SAM的基础上，提出了多种旨在提高模型效率的方法，包括MobileSAM、EdgeSAM和EfficientSAM。本工作旨在通过高效的模型架构设计和知识蒸馏，进一步提高深度学习计算的效率。

方法

EfficientViT-SAM结合了EfficientViT的高效性和SAM的强大分割能力。EfficientViT采用多尺度线性注意力模块代替传统softmax注意力，降低了计算复杂度。EfficientViT-SAM的训练包括知识蒸馏和端到端训练两个阶段。

实验

实验结果表明，EfficientViT-SAM在zero-shot分割任务中提供了显著的性能和效率提升。与SAM和其他加速模型相比，EfficientViT-SAM在参数数量、MACs和吞吐量方面均表现出色。

结论

EfficientViT-SAM是一个在保持性能的同时大幅提升图像分割效率的模型。源代码和预训练模型已在GitHub上开源。

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