Το Μοντέλο Segment Anything – Η Μηχανική Όραση Λαμβάνει Ένα Τεράστιο Boost

Η μηχανική όραση (CV) έχει φτάσει στο 99% ακρίβεια από 50% μέσα σε 10 χρόνια. Η τεχνολογία αναμένεται να βελτιωθεί περαιτέρω σε ένα άνευ προηγουμένου επίπεδο με σύγχρονους αλγορίθμους και τεχνικές τομής εικόνας. Πρόσφατα, το εργαστήριο FAIR της Meta έχει κυκλοφορήσει το Μοντέλο Segment Anything (SAM) – einen game-changer στην τομή εικόνας. Αυτό το προηγμένο μοντέλο μπορεί να παράγει λεπτομερείς μάσκες αντικειμένων από εισαγωγικές προτροπές, οδηγώντας την μηχανική όραση σε νέα ύψη. Μπορεί να επαναedefinει πώς αλληλεπιδρούμε με ψηφιακή τεχνολογία σε αυτήν την εποχή.

Ας εξερευνήσουμε την τομή εικόνας και να αποκαλύψουμε σύντομα πώς το SAM επηρεάζει την μηχανική όραση.

Τι είναι η Τομή Εικόνας & Ποιοί είναι οι Τύποι της;

Η τομή εικόνας είναι μια διαδικασία στη μηχανική όραση που διαιρεί μια εικόνα σε πολλαπλά τμήματα ή τμήματα, κάθε ένα από τα οποία αντιπροσωπεύει ένα διαφορετικό αντικείμενο ή περιοχή της εικόνας. Αυτή η προσέγγιση επιτρέπει στους εμπειρογνώμονες να απομονώσουν συγκεκριμένα τμήματα μιας εικόνας για να λάβουν σημαντικές πληροφορίες.

Τα μοντέλα τομής εικόνας εκπαιδεύονται για να βελτιώσουν την έξοδο αναγνωρίζοντας σημαντικά λεπτομέρειες εικόνας και μειώνοντας την πολυπλοκότητα. Αυτοί οι αλγόριθμοι διακρίνουν αποτελεσματικά μεταξύ διαφορετικών τμημάτων μιας εικόνας με βάση χαρακτηριστικά όπως το χρώμα, η υφή, η αντίθεση, οι σκιές και τα περιγράμματα.

Με την τομή μιας εικόνας, μπορούμε να εστιάσουμε την ανάλυση μας στα τμήματα ενδιαφέροντος για να λάβουμε ενδιαφέρουσες λεπτομέρειες. Παρακάτω βρίσκονται διάφορες τεχνικές τομής εικόνας.

• Σημαντική τομή περιλαμβάνει την επισήμανση pixel σε σημαντικές κλάσεις.
• Τομή παρουσίας προχωρεί παραπέρα αναγνωρίζοντας και περιγράφοντας κάθε αντικείμενο σε μια εικόνα.
• Πανόπτικη τομή αναθέτει μοναδικούς κωδικούς παρουσίας σε pixel αντικειμένων, με αποτέλεσμα μια πιο ολοκληρωμένη και контεκστοποιημένη επισήμανση όλων των αντικειμένων σε μια εικόνα.

Η τομή εφαρμόζεται χρησιμοποιώντας μοντέλα βαθιάς μάθησης βασισμένα σε εικόνες. Αυτά τα μοντέλα λαμβάνουν όλα τα πολύτιμα δεδομένα και χαρακτηριστικά από το σύνολο εκπαίδευσης. Στη συνέχεια, μετατρέπουν αυτά τα δεδομένα σε διανύσματα και πίνακες για να κατανοήσουν σύνθετα χαρακτηριστικά. Κάποια από τα ευρέως χρησιμοποιούμενα μοντέλα βαθιάς μάθησης πίσω από την τομή εικόνας είναι:

• Νευρωνικά Δίκτυα Συμβολής (CNNs)
• Πλήρως Συνδεμένα Δίκτυα (FCNs)
• Νευρωνικά Δίκτυα Επανάληψης (RNNs)

Πώς Λειτουργεί η Τομή Εικόνας;

Στη μηχανική όραση, τα περισσότερα μοντέλα τομής εικόνας αποτελούνται από ένα δίκτυο κωδικοποιητή-αποκωδικοποιητή. Ο κωδικοποιητής κωδικοποιεί μια.latent αναπαράσταση των εισαγώμενων δεδομένων, η οποία ο αποκωδικοποιητής αποκωδικοποιεί για να σχηματίσει χάρτες τμημάτων, ή με άλλα λόγια, χάρτες που περιγράφουν την τοποθεσία κάθε αντικειμένου στην εικόνα.

Συνήθως, η διαδικασία τομής αποτελείται από 3 στάδια:

• Ένας κωδικοποιητής εικόνας που μετατρέπει την εισαγώμενη εικόνα σε một μαθηματικό μοντέλο (διανύσματα και πίνακες) για επεξεργασία.
• Ο κωδικοποιητής συσσωρεύει τα διανύσματα σε πολλαπλά επίπεδα.
• Ένας ταχύς αποκωδικοποιητής μάσκας λαμβάνει τις εμβυθίσεις εικόνας ως είσοδο και παράγει μια μάσκα που περιγράφει διαφορετικά αντικείμενα στην εικόνα ξεχωριστά.

Η Κατάσταση της Τομής Εικόνας

Ξεκινώντας από το 2014, μια κυμαία αλγορίθμων τομής εικόνας βασισμένων στη βαθιά μάθηση εμφανίστηκε, όπως το CNN+CRF και το FCN, τα οποία κατέστησαν σημαντική πρόοδο στο πεδίο. Το 2015 είδε την άνοδο του U-Net και του Δικτύου Αποσύνδεσης, βελτιώνοντας την ακρίβεια των αποτελεσμάτων τομής.

Στη συνέχεια, το 2016, η Τομή Παρουσίας, το V-Net και το RefineNet βελτίωσαν περαιτέρω την ακρίβεια και την ταχύτητα της τομής. Μέχρι το 2017, το Mark-RCNN και το FC-DenseNet εισήγαγαν ανίχνευση αντικειμένων και πυκνή πρόβλεψη σε εργασίες τομής.

Το 2018, η Πανόπτικη Τομή, το Mask-Lab και τα Δίκτυα Κωδικοποίησης Περιεχομένου βρέθηκαν στο κέντρο της σκηνής, καθώς αυτές οι προσεγγίσεις διεύθυναν την ανάγκη για τομή σε επίπεδο παρουσίας. Μέχρι το 2019, το Panoptic FPN, το HRNet και η Προσοχή Criss-Cross εισήγαγαν νέες προσεγγίσεις για τομή σε επίπεδο παρουσίας.

Το 2020, η τάση συνεχίστηκε με την εισαγωγή του Detecto RS, του Panoptic DeepLab, του PolarMask, του CenterMask, του DC-NAS και του Efficient Net + NAS-FPN. Τέλος, το 2023, έχουμε το SAM, το οποίο θα συζητήσουμε στην επόμενη ενότητα.

Μοντέλο Segment Anything (SAM) – Γενικής Χρήσης Τομή Εικόνας

Πηγή εικόνας

Το Μοντέλο Segment Anything (SAM) είναι μια νέα προσέγγιση που μπορεί να εκτελέσει διαδραστικές και αυτόματες εργασίες τομής σε ένα μοντέλο. Προηγουμένως, η διαδραστική τομή επέτρεπε την τομή οποιουδήποτε αντικειμενικού τύπου, αλλά απαιτούσε έναν άνθρωπο να οδηγήσει τη μέθοδο με τη διαδικασία της επαναληπτικής βελτίωσης μιας μάσκας.

Η αυτόματη τομή στο SAM επιτρέπει την τομή συγκεκριμένων κατηγοριών αντικειμένων που ορίζονται εκ των προτέρων. Η προωθήσιμη διεπαφή του το καθιστά εξαιρετικά ευέλικτο. Ως αποτέλεσμα, το SAM μπορεί να αντιμετωπίσει eine ευρεία γκάμα εργασιών τομής χρησιμοποιώντας μια κατάλληλη προτροπή, όπως κλικ, κουτιά, κείμενο και άλλα.

Το SAM εκπαιδεύεται σε ένα διαφορετικό και ενημερωμένο σύνολο δεδομένων που υπερβαίνει τα 1 δισεκατομμύριο μάσκες, καθιστώντας δυνατή την αναγνώριση νέων αντικειμένων και εικόνων που δεν είναι διαθέσιμες στο σύνολο εκπαίδευσης. Αυτό το σύγχρονο πλαίσιο θα επαναedefinει ευρέως τα μοντέλα CV σε εφαρμογές όπως τα αυτοκίνητα χωρίς οδηγό, η ασφάλεια και η επαυξημένη πραγματικότητα.

Το SAM μπορεί να ανιχνεύσει και να τομήσει αντικείμενα γύρω από το αυτοκίνητο σε αυτοκίνητα χωρίς οδηγό, όπως άλλα οχήματα, πεζούς και σημάδια κυκλοφορίας. Σε εφαρμογές επαυξημένης πραγματικότητας, το SAM μπορεί να τομήσει το περιβάλλον του πραγματικού κόσμου για να τοποθετήσει εικονικά αντικείμενα σε κατάλληλες τοποθεσίες, δημιουργώντας μια πιο ρεαλιστική και ελκυστική εμπειρία χρήστη.

Προκλήσεις Τομής Εικόνας το 2023

Η αυξανόμενη έρευνα και ανάπτυξη στην τομή εικόνας φέρνει επίσης σημαντικές προκλήσεις. Κάποιες από τις πρώτες προκλήσεις τομής εικόνας το 2023 περιλαμβάνουν:

• Την αυξανόμενη πολυπλοκότητα των συνόλων δεδομένων, ιδιαίτερα για την τομή εικόνας 3D
• Την ανάπτυξη ερμηνεύσιμων μοντέλων βαθιάς μάθησης
• Την χρήση μοντέλων μη επιτηρούμενης μάθησης που ελαχιστοποιούν την ανθρώπινη παρέμβαση
• Την ανάγκη για μοντέλα σε πραγματικό χρόνο και με αποδοτική μνήμη
• Την εξάλειψη των φραγμών της τομής 3D σημείων

Το Μέλλον της Μηχανικής Όρασης

Η παγκόσμια αγορά μηχανικής όρασης επηρεάζει πολλαπλά βιομηχανία και αναμένεται να φτάσει πάνω από $41 δισεκατομμύρια μέχρι το 2030. Σύγχρονες τεχνικές τομής εικόνας όπως το Μοντέλο Segment Anything, σε συνδυασμό με άλλους αλγορίθμους βαθιάς μάθησης, θα ενισχύσουν περαιτέρω το ιστό της μηχανικής όρασης στο ψηφιακό τοπίο. Έτσι, θα δούμε πιο ρομπούστικα μοντέλα μηχανικής όρασης και ευφυείς εφαρμογές στο μέλλον.

Για να μάθετε περισσότερα για την Τεχνητή Νοημοσύνη και τη Μηχανική Μάθηση, εξερευνήστε το Unite.ai – την ολοκληρωμένη λύση σας για όλες τις ερωτήσεις σας σχετικά με την τεχνολογία και την σύγχρονη κατάστασή της.