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往期，笔者基于LLava的数据对齐训练，搞了一个Reyes多模态大模型，并且看了些多模态大模型，相关开源的多模态大模型如：KimiVL、Internvl、QwenVL等，其视觉编码器的尺寸都比较大，如：MoonViT-SO-400M、InternViT-6B-448px-V2_5 等都非常大，对于特定的垂直场景（或者是端侧落地都不大友好），也许并不需要这么大视觉编码器。如：表格场景（【多模态 & 文档智能】一次多模态大模型表格识别解析探索小实践记录），当时笔者用了一个8B参数的模型及百万表格数据进行训练达到了不错的效果。近期，因此思考一些模型轻量化的方案，寻找一个轻量点的视觉编码器（比如参数量小于100M），下面来看看SAM，供参考。

Segment Anything Model（SAM）是Meta AI发布的一个突破性图像分割模型为计算机视觉领域提供一个通用的、灵活的基座视觉大模型。它受到自然语言处理（NLP）中基础模型（如GPT、BERT）的启发，强调零样本迁移和提示式交互能力。在SA-1B数据集上的训练，该数据集包含超过11百万张图像和11亿个高质量分割掩码，覆盖了从日常场景到专业领域的多样化内容。

模型结构

SAM的模型结构由三个核心组件组成，Image Encoder、Prompt Encoder和Mask Decoder。分别负责图像特征提取、提示编码和掩码生成。图像经过Image Encoder编码，Prompt提示经过Prompt Encoder编码，两部分Embedding再经过一个轻量化的Mask Decoder得到融合后的特征。其中，Encoder部分使用的是已有模型，Decoder部分使用Transformer。
下表为三个组件的总结：

组件名称	功能	关键特点
Image Encoder	将输入图像转换为密集特征表示	使用MAE预训练的Vision Transformer（ViT-H/16），输入1024x1024x3，输出64x64x256嵌入。
Prompt Encoder	将用户提示（点、框、文本、掩码）编码为嵌入	支持稀疏提示（点、框、文本）和密集提示（掩码），使用CLIP处理文本，灵活适应多种输入。
Mask Decoder	结合图像和提示嵌入，生成最终分割掩码	轻量级Transformer解码器，通过自注意力与交叉注意力机制预测掩码，实时高效。

Image Encoder

本文的目的是为了寻找一个轻量化的视觉编码器，因此下面来详细看下视觉编码器部分。Image Encoder的作用是把图像映射到特征空间，整体过程如下图所示。

正如论文中所讲，本质上这个Encoder可以是任何网络结构，在这里使用的是微调的Detectron的ViT，当然它也可以被改成传统的卷积结构，非常合理。

可以看到，Image Encoder就是一个ViT的结构，由PatchEmbed、Transformer Encoder、Neck Convolution组成。

输入图像经过ViT结构的过程如下：

1. Patch Embedding

   输入图像通过一个卷积base，将图像划分为16x16的patches，步长也为16，这样feature map的尺寸就缩小了16倍，同时channel从3映射到768。Patch Embedding示意图如下所示。

   

   

Patch Embedding过程在Vision Transformer结构图中对应下图所示。

2. Transformer Encode

   feature map通过16个Transformer Block，其中12个Block使用了基于Window Partition（就是把特征图分成14*14的windows做局部的Attention）的注意力机制，以处理局部信息。另外4个Block是全局注意力模块（多头注意力），它们穿插在Window Partition模块之间，以捕捉图像的全局上下文。

   

   

3. Neck Convolution

   最后，通过两层卷积（Neck）将通道数降低至256，生成最终的Image Embedding。其结构图如下所示。

   

   

SAM构建与轻量化编码器提取

通过下面代码提取一个参数量大小仅为80几M的视觉编码器。

import torch
from functools import partial
from modeling import ImageEncoderViT, MaskDecoder, PromptEncoder, Sam, TwoWayTransformerdef build_sam_vit_b(checkpoint=None):return _build_sam(encoder_embed_dim=768,encoder_depth=12,encoder_num_heads=12,encoder_global_attn_indexes=[2, 5, 8, 11],checkpoint=checkpoint,)sam_model_registry = {"vit_b": build_sam_vit_b,
}def _build_sam(encoder_embed_dim,encoder_depth,encoder_num_heads,encoder_global_attn_indexes,checkpoint=None,
):prompt_embed_dim = 256image_size = 1024vit_patch_size = 16image_embedding_size = image_size // vit_patch_sizesam = Sam(image_encoder=ImageEncoderViT(depth=encoder_depth,embed_dim=encoder_embed_dim,img_size=image_size,mlp_ratio=4,norm_layer=partial(torch.nn.LayerNorm, eps=1e-6),num_heads=encoder_num_heads,patch_size=vit_patch_size,qkv_bias=True,use_rel_pos=True,global_attn_indexes=encoder_global_attn_indexes,window_size=14,out_chans=prompt_embed_dim,),prompt_encoder=PromptEncoder(embed_dim=prompt_embed_dim,image_embedding_size=(image_embedding_size, image_embedding_size),input_image_size=(image_size, image_size),mask_in_chans=16,),mask_decoder=MaskDecoder(num_multimask_outputs=3,transformer=TwoWayTransformer(depth=2,embedding_dim=prompt_embed_dim,mlp_dim=2048,num_heads=8,),transformer_dim=prompt_embed_dim,iou_head_depth=3,iou_head_hidden_dim=256,),pixel_mean=[123.675, 116.28, 103.53],pixel_std=[58.395, 57.12, 57.375],)sam.eval()if checkpoint is not None:with open(checkpoint, "rb") as f:state_dict = torch.load(f)sam.load_state_dict(state_dict)return samif __name__ == '__main__':x = torch.zeros(2, 3, 1024, 1024)net = build_sam_vit_b(checkpoint='sam_vit_b_01ec64.pth')image_encoder = net.image_encoderprint(image_encoder)print(image_encoder(x).shape)  # 输出：torch.Size([2, 256, 64, 64])total_params = sum(p.numel() for p in image_encoder.parameters())print(f"模型的参数量为: {(total_params/ 1e6):.2f}M")      # 模型的参数量为: 89.67Mtorch.save(image_encoder, 'sam.pth')

参考文献：

Segment Anything，https://arxiv.org/pdf/2304.02643

code：https://github.com/facebookresearch/segment-anything