Segment Anything-Modell – Computer Vision erhält einen massiven Aufschwung

Computer Vision (CV) ist angekommen 99 % Genauigkeit von 50 % innerhalb von 10 Jahren. Es wird erwartet, dass die Technologie durch moderne Algorithmen und Bildsegmentierungstechniken weiter auf ein noch nie dagewesenes Niveau verbessert wird. Vor kurzem hat das FAIR-Labor von Meta das veröffentlicht Segment-Anything-Modell (SAM) – ein Game-Changer in der Bildsegmentierung. Dieses fortschrittliche Modell kann aus Eingabeaufforderungen detaillierte Objektmasken erstellen und so die Bildverarbeitung auf ein neues Niveau heben. Es kann möglicherweise die Art und Weise revolutionieren, wie wir in dieser Zeit mit digitaler Technologie interagieren.

Lassen Sie uns die Bildsegmentierung untersuchen und kurz aufdecken, welche Auswirkungen SAM hat Computer Vision.

Was ist Bildsegmentierung und welche Arten gibt es?

Bildsegmentierung ist ein Prozess in der Bildverarbeitung, der ein Bild in mehrere Regionen oder Segmente unterteilt, die jeweils ein anderes Objekt oder einen anderen Bereich des Bildes darstellen. Dieser Ansatz ermöglicht es Experten, bestimmte Teile eines Bildes zu isolieren, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Bildsegmentierungsmodelle werden trainiert, um die Ausgabe zu verbessern, indem sie wichtige Bilddetails erkennen und die Komplexität reduzieren. Diese Algorithmen unterscheiden effektiv zwischen verschiedenen Bereichen eines Bildes anhand von Merkmalen wie Farbe, Textur, Kontrast, Schatten und Kanten.

Durch die Segmentierung eines Bildes können wir unsere Analyse auf die interessierenden Bereiche konzentrieren, um aufschlussreiche Details zu erhalten. Nachfolgend finden Sie verschiedene Bildsegmentierungstechniken.

• Semantische Segmentierung beinhaltet die Kennzeichnung von Pixeln in semantischen Klassen.
• Instanzsegmentierung geht noch einen Schritt weiter, indem jedes Objekt in einem Bild erkannt und abgegrenzt wird.
• Panoptische Segmentierung Weist einzelnen Objektpixeln eindeutige Instanz-IDs zu, was zu einer umfassenderen und kontextbezogeneren Beschriftung aller Objekte in einem Bild führt.

Die Segmentierung wird mithilfe bildbasierter Deep-Learning-Modelle implementiert. Diese Modelle rufen alle wertvollen Datenpunkte und Funktionen aus dem Trainingssatz ab. Wandeln Sie diese Daten dann in Vektoren und Matrizen um, um komplexe Merkmale zu verstehen. Einige der weit verbreiteten Deep-Learning-Modelle hinter der Bildsegmentierung sind:

• Faltungsneurale Netze (CNNs)
• Vollständig verbundene Netzwerke (FCNs)
• Wiederkehrende neuronale Netze (RNNs)

Wie funktioniert die Bildsegmentierung?

In Computer VisionDie meisten Bildsegmentierungsmodelle bestehen aus einem Encoder-Decoder-Netzwerk. Der Encoder codiert eine latente Raumdarstellung der Eingabedaten, die der Decoder decodiert, um Segmentkarten zu bilden, oder mit anderen Worten Karten, die die Position jedes Objekts im Bild umreißen.

Normalerweise besteht der Segmentierungsprozess aus drei Phasen:

• Ein Bildkodierer, der das Eingabebild zur Verarbeitung in ein mathematisches Modell (Vektoren und Matrizen) umwandelt.
• Der Encoder aggregiert die Vektoren auf mehreren Ebenen.
• Ein schneller Maskendecoder verwendet die Bildeinbettungen als Eingabe und erzeugt eine Maske, die verschiedene Objekte im Bild separat umreißt.

Der Stand der Bildsegmentierung

Ab 2014 entstand eine Welle von Deep-Learning-basierten Segmentierungsalgorithmen wie CNN+CRF und FCN, die auf diesem Gebiet erhebliche Fortschritte machten. Im Jahr 2015 kamen das U-Net und das Deconvolution Network auf den Markt, wodurch die Genauigkeit der Segmentierungsergebnisse verbessert wurde.

Im Jahr 2016 verbesserten dann Instance Aware Segmentation, V-Net und RefineNet die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Segmentierung weiter. Bis 2017 führten Mark-RCNN und FC-DenseNet Objekterkennung und dichte Vorhersage für Segmentierungsaufgaben ein.

Im Jahr 2018 standen Panoptic Segmentation, Mask-Lab und Context Encoding Networks im Mittelpunkt, da diese Ansätze den Bedarf an Segmentierung auf Instanzebene adressierten. Bis 2019 führten Panoptic FPN, HRNet und Criss-Cross Attention neue Ansätze für die Segmentierung auf Instanzebene ein.

Im Jahr 2020 setzte sich dieser Trend mit der Einführung von Detecto RS, Panoptic DeepLab, PolarMask, CenterMask, DC-NAS und Efficient Net + NAS-FPN fort. Im Jahr 2023 haben wir schließlich SAM, das wir als nächstes besprechen werden.

Segment Anything Model (SAM) – Allzweck-Bildsegmentierung

Das Segment-Anything-Modell (SAM) ist ein neuer Ansatz, der interaktive und automatische Segmentierungsaufgaben in einem einzigen Modell durchführen kann. Bisher ermöglichte die interaktive Segmentierung die Segmentierung beliebiger Objektklassen, erforderte jedoch, dass eine Person die Methode durch iteratives Verfeinern einer Maske anleitete.

Die automatische Segmentierung in SAM ermöglicht die Segmentierung spezifischer, vorab definierter Objektkategorien. Seine bewerbbare Schnittstelle macht es äußerst flexibel. Dadurch kann SAM ein breites Spektrum an Segmentierungsaufgaben mithilfe einer geeigneten Eingabeaufforderung wie Klicks, Kästchen, Text usw. bewältigen.

SAM wird auf einem vielfältigen und aufschlussreichen Datensatz von über 1 Milliarde Masken trainiert, wodurch es möglich wird, neue Objekte und Bilder zu erkennen, die in der Welt nicht verfügbar sind Trainingsset. Dieses moderne Framework wird das weitestgehend revolutionieren Lebenslaufmodelle in Bewerbungen wie selbstfahrende Autos, Sicherheit und Augmented Reality.

SAM kann in selbstfahrenden Autos Objekte um das Auto herum erkennen und segmentieren, beispielsweise andere Fahrzeuge, Fußgänger und Verkehrsschilder. In der erweiterten Realität kann SAM die reale Umgebung segmentieren, um virtuelle Objekte an geeigneten Orten zu platzieren und so eine realistischere und ansprechendere Benutzeroberfläche zu schaffen.

Herausforderungen bei der Bildsegmentierung im Jahr 2023

Auch die zunehmende Forschung und Entwicklung im Bereich der Bildsegmentierung bringt erhebliche Herausforderungen mit sich. Zu den größten Herausforderungen bei der Bildsegmentierung im Jahr 2023 gehören die folgenden:

• Die zunehmende Komplexität von Datensätzen, insbesondere für die 3D-Bildsegmentierung
• Die Entwicklung interpretierbarer Tiefenmodelle
• Die Verwendung unbeaufsichtigter Lernmodelle, die menschliche Eingriffe minimieren
• Der Bedarf an Echtzeit- und speichereffizienten Modellen
• Beseitigung der Engpässe der 3D-Punktwolkensegmentierung

Die Zukunft der Computer Vision

Die Welt Computer Vision Der Markt wirkt sich auf mehrere Branchen aus und wird sich voraussichtlich über mehrere Branchen erstrecken $ 41 Milliarden 2030. Moderne Bildsegmentierungstechniken wie das Segment Anything Model in Verbindung mit anderen Deep-Learning-Algorithmen werden die Struktur des Computer Vision in der digitalen Landschaft weiter stärken. Daher werden wir in Zukunft robustere Computer-Vision-Modelle und intelligente Anwendungen sehen.

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