Segment Anything Model – Počítačové vidění dostává masivní podporu

Počítačové vidění (CV) dosáhlo 99% přesnost od 50% během 10 let. Očekává se, že technologie se dále zlepší na bezprecedentní úroveň pomocí moderních algoritmů a technik segmentace obrazu. Nedávno společnost Meta FAIR lab vydala Segmentovat model čehokoli (SAM) – změna hry v segmentaci obrazu. Tento pokročilý model dokáže vytvářet detailní masky objektů ze vstupních výzev, čímž posouvá počítačové vidění do nových výšin. Může potenciálně způsobit revoluci v tom, jak v této době interagujeme s digitální technologií.

Pojďme prozkoumat segmentaci obrazu a stručně odhalit, jak SAM ovlivňuje počítačového vidění.

Co je to segmentace obrazu a jaké jsou její typy?

Segmentace obrazu je proces v počítačovém vidění, který rozděluje obraz na více oblastí nebo segmentů, z nichž každý představuje jiný objekt nebo oblast obrazu. Tento přístup umožňuje odborníkům izolovat konkrétní části obrazu a získat smysluplné poznatky.

Modely segmentace obrazu jsou trénovány tak, aby zlepšily výstup rozpoznáním důležitých detailů obrazu a snížením složitosti. Tyto algoritmy efektivně rozlišují mezi různými oblastmi obrazu na základě vlastností, jako je barva, textura, kontrast, stíny a okraje.

Segmentováním obrázku můžeme zaměřit naši analýzu na oblasti zájmu, abychom získali užitečné podrobnosti. Níže jsou uvedeny různé techniky segmentace obrazu.

• Sémantická segmentace zahrnuje označování pixelů do sémantických tříd.
• Segmentace instancí jde dále tím, že detekuje a vymezuje každý objekt v obraze.
• Panoptická segmentace přiřazuje jedinečná ID instance jednotlivým pixelům objektů, což vede k komplexnějšímu a kontextuálnímu označování všech objektů v obrázku.

Segmentace je implementována pomocí obrazových modelů hlubokého učení. Tyto modely získávají všechny cenné datové body a funkce z tréninkové sady. Poté tato data převeďte na vektory a matice, abyste porozuměli složitým funkcím. Některé z široce používaných modelů hlubokého učení za segmentací obrazu jsou:

• Konvoluční neuronové sítě (CNN)
• Plně propojené sítě (FCN)
• Rekurentní neuronové sítě (RNN)

Jak funguje segmentace obrázků?

In počítačového viděníVětšina modelů segmentace obrazu se skládá ze sítě kodér-dekodér. Kodér zakóduje latentní prostorovou reprezentaci vstupních dat, která dekodér dekóduje za účelem vytvoření segmentových map, nebo jinými slovy, map znázorňujících umístění každého objektu na obrázku.

Obvykle se proces segmentace skládá ze 3 fází:

• Obrazový kodér, který transformuje vstupní obraz na matematický model (vektory a matice) pro zpracování.
• Kodér agreguje vektory na více úrovních.
• Rychlý dekodér masky bere vložení obrazu jako vstup a vytváří masku, která samostatně obrysuje různé objekty v obraze.

Stav segmentace obrazu

Počínaje rokem 2014 se objevila vlna segmentačních algoritmů založených na hlubokém učení, jako jsou CNN+CRF a FCN, které v této oblasti zaznamenaly významný pokrok. V roce 2015 došlo k vzestupu sítí U-Net a Deconvolution Network, které zlepšily přesnost výsledků segmentace.

V roce 2016 pak Instance Aware Segmentation, V-Net a RefineNet dále zlepšily přesnost a rychlost segmentace. Do roku 2017 zavedly Mark-RCNN a FC-DenseNet do segmentačních úloh detekci objektů a hustou predikci.

V roce 2018 byly v centru jeviště Panoptic Segmentation, Mask-Lab a Context Encoding Networks, protože tyto přístupy řešily potřebu segmentace na úrovni instance. Do roku 2019 představily Panoptic FPN, HRNet a Criss-Cross Attention nové přístupy pro segmentaci na úrovni instance.

V roce 2020 trend pokračoval zavedením Detecto RS, Panoptic DeepLab, PolarMask, CenterMask, DC-NAS a Efficient Net + NAS-FPN. Konečně v roce 2023 máme SAM, o kterém budeme diskutovat příště.

Segment Anything Model (SAM) – Segmentace obrazu pro obecné účely

Projekt Segmentovat model čehokoli (SAM) je nový přístup, který může provádět interaktivní a automatické segmentační úlohy v jediném modelu. Dříve umožňovala interaktivní segmentace segmentovat libovolnou třídu objektů, ale vyžadovala, aby metodu řídila osoba iterativním zpřesňováním masky.

Automatická segmentace v SAM umožňuje segmentaci specifických kategorií objektů definovaných předem. Díky propagovatelnému rozhraní je vysoce flexibilní. Díky tomu může SAM řešit širokou škálu segmentačních úkolů pomocí vhodné výzvy, jako jsou kliknutí, rámečky, text a další.

SAM je trénován na rozmanitém a přehledném datovém souboru s více než 1 miliardou masek, což umožňuje rozpoznat nové objekty a obrázky nedostupné v tréninkový set. Tento moderní rámec způsobí velkou revoluci CV modely v aplikacích jako samořídící auta, zabezpečení a rozšířená realita.

SAM dokáže detekovat a segmentovat objekty kolem vozu v samořídících autech, jako jsou jiná vozidla, chodci a dopravní značky. V rozšířené realitě může SAM segmentovat reálné prostředí a umísťovat virtuální objekty na vhodná místa, čímž vytváří realističtější a poutavější uživatelské prostředí.

Výzvy segmentace obrazu v roce 2023

Rostoucí výzkum a vývoj v segmentaci obrazu také přináší značné výzvy. Mezi hlavní výzvy segmentace obrazu v roce 2023 patří následující:

• Rostoucí složitost datových sad, zejména pro segmentaci 3D obrazu
• Vývoj interpretovatelných hlubokých modelů
• Použití modelů učení bez dozoru, které minimalizují lidské zásahy
• Potřeba modelů pracujících v reálném čase a paměti
• Odstranění překážek 3D segmentace mraků bodů

Budoucnost počítačového vidění

Globální počítačového vidění trh ovlivňuje více odvětví a předpokládá se, že zasáhne více $ 41 miliard 2030. Moderní techniky segmentace obrazu, jako je model Segment Anything Model ve spojení s dalšími algoritmy hlubokého učení, dále posílí strukturu počítačového vidění v digitální krajině. Proto v budoucnu uvidíme robustnější modely počítačového vidění a inteligentní aplikace.

Chcete-li se dozvědět více o AI a ML, prozkoumejte Unite.ai – vaše komplexní řešení pro všechny dotazy týkající se technologií a jejich moderního stavu.