Το μοντέλο Segment Anything: μεγάλη ώθηση στην υπολογιστική όραση

Η μηχανική όραση (CV) έχει φτάσει σε ακρίβεια 99% από 50% μέσα σε 10 χρόνια. Η τεχνολογία αναμένεται να βελτιωθεί περαιτέρω σε ένα άνευ προηγουμένου επίπεδο με σύγχρονους αλγορίθμους και τεχνικές κατάτμησης εικόνας. Πρόσφατα, το εργαστήριο FAIR της Meta έχει κυκλοφορήσει το Μοντέλο Segment Anything (SAM) – ένα μοντέλο που αλλάζει τα δεδομένα στην κατάτμηση εικόνας. Αυτό το προηγμένο μοντέλο μπορεί να παράγει λεπτομερείς μάσκες αντικειμένων από προτροπές εισόδου, οδηγώντας την μηχανική όραση σε νέα ύψη. Μπορεί να μεταμορφώσει πώς αλληλεπιδρούμε με ψηφιακή τεχνολογία σε αυτήν την εποχή.

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

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

Η κατάτμηση εικόνας είναι μια διαδικασία στη μηχανική όραση που διαιρεί μια εικόνα σε πολλαπλές περιοχές 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 κατάτμησης εικόνας εκπαιδεύονται για να βελτιώσουν την έξοδο αναγνωρίζοντας σημαντικές λεπτομέρειες της 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 κατάτμηση μιας εικόνας, μπορούμε να εστιάσουμε την ανάλυση μας στα τμήματα ενδιαφέροντος για να λάβουμε ενδιαφέρουσες λεπτομέρειες. Παρακάτω βρίσκονται διάφορες τεχνικές κατάτμησης εικόνας.

• Σημασιολογική κατάτμηση περιλαμβάνει την επισήμανση pixel σε σημασιολογικές κλάσεις.
• Κατάτμηση στιγμιοτύπων προχωρεί παραπέρα αναγνωρίζοντας και περιγράφοντας κάθε αντικείμενο σε μια εικόνα.
• Πανοπτική κατάτμηση αναθέτει μοναδικούς αναγνωριστικά στιγμιοτύπων σε pixel αντικειμένων, με αποτέλεσμα μια πιο ολοκληρωμένη και προσαρμοσμένη στο πλαίσιο επισήμανση όλων των αντικειμένων σε μια εικόνα.

Η κατάτμηση 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 που χρησιμοποιούνται για την κατάτμηση εικόνας είναι:

• Συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNNs)
• Πλήρως Συνδεμένα Δίκτυα (FCNs)
• Αναδρομικά νευρωνικά δίκτυα (RNNs)

Πώς Λειτουργεί η Κατάτμηση Εικόνας;

Στη μηχανική όραση, τα περισσότερα μοντέλα κατάτμησης εικόνας αποτελούνται από ένα δίκτυο κωδικοποιητή-αποκωδικοποιητή. Ο κωδικοποιητής δημιουργεί μια αναπαράσταση των δεδομένων εισόδου στον λανθάνοντα χώρο, την 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 κατάτμησης αποτελείται από 3 στάδια:

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

Η Κατάσταση της Κατάτμησης Εικόνας

Ξεκινώντας από το 2014, ένα κύμα αλγορίθμων κατάτμησης εικόνας βασισμένων στη βαθιά μάθηση εμφανίστηκε, όπως το CNN+CRF και το FCN, τα οποία σημείωσαν σημαντική πρόοδο στο πεδίο. Το 2015 είδε την άνοδο του U-Net και του Δικτύου Αποσυνέλιξης, βελτιώνοντας την ακρίβεια των αποτελεσμάτων κατάτμησης.

Στη συνέχεια, το 2016, η κατάτμηση με επίγνωση στιγμιοτύπων, το V-Net και το RefineNet βελτίωσαν περαιτέρω την ακρίβεια και την ταχύτητα της κατάτμησης. Μέχρι το 2017, το Mark-RCNN και το FC-DenseNet εισήγαγαν ανίχνευση αντικειμένων και πυκνή πρόβλεψη σε εργασίες κατάτμησης.

Το 2018, η Πανοπτική Κατάτμηση, το Mask-Lab και τα Δίκτυα Κωδικοποίησης Συμφραζομένων βρέθηκαν στο κέντρο της σκηνής, καθώς αυτές οι προσεγγίσεις αντιμετώπιζαν την ανάγκη για κατάτμηση σε επίπεδο στιγμιοτύπου. Μέχρι το 2019, το Panoptic FPN, το HRNet και η Προσοχή Criss-Cross εισήγαγαν νέες προσεγγίσεις για κατάτμηση σε επίπεδο στιγμιοτύπου.

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 Κατάτμηση Εικόνας

Πηγή εικόνας

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

Η αυτόματη κατάτμηση στο SAM επιτρέπει την κατάτμηση συγκεκριμένων κατηγοριών αντικειμένων που ορίζονται εκ των προτέρων. Η διεπαφή του που δέχεται προτροπές το καθιστά εξαιρετικά ευέλικτο. Ως αποτέλεσμα, το SAM μπορεί να αντιμετωπίσει μια ευρεία γκάμα εργασιών κατάτμησης χρησιμοποιώντας μια κατάλληλη προτροπή, όπως κλικ, πλαίσια οριοθέτησης και κείμενο και άλλα.

Το SAM εκπαιδεύεται σε ένα ποικίλο και πληροφοριακά πλούσιο σύνολο δεδομένων με περισσότερες από 1 δισεκατομμύριο μάσκες, καθιστώντας δυνατή την αναγνώριση νέων αντικειμένων και εικόνων που δεν είναι διαθέσιμες στο σύνολο εκπαίδευσης. Αυτό το σύγχρονο πλαίσιο θα μεταμορφώσει ευρέως τα μοντέλα υπολογιστικής όρασης σε εφαρμογές όπως τα αυτοκίνητα χωρίς οδηγό, η ασφάλεια και η επαυξημένη πραγματικότητα.

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

Προκλήσεις Κατάτμησης Εικόνας το 2023

Η αυξανόμενη έρευνα και ανάπτυξη στην κατάτμηση εικόνας φέρνει επίσης σημαντικές προκλήσεις. Κάποιες από τις κυριότερες προκλήσεις κατάτμησης εικόνας το 2023 περιλαμβάνουν:

• Την αυξανόμενη πολυπλοκότητα των συνόλων δεδομένων, ιδιαίτερα για την κατάτμηση 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 σημείων συμφόρησης στην κατάτμηση τρισδιάστατων νεφών σημείων

Το Μέλλον της Μηχανικής Όρασης

Η παγκόσμια αγορά μηχανικής όρασης επηρεάζει πολλούς κλάδους και αναμένεται να φτάσει πάνω από $41 δισεκατομμύρια μέχρι το 2030. Σύγχρονες τεχνικές κατάτμησης εικόνας όπως το Μοντέλο Segment Anything, σε συνδυασμό με άλλους αλγορίθμους βαθιάς μάθησης, θα ενισχύσουν περαιτέρω τον ιστό της μηχανικής όρασης στο ψηφιακό τοπίο. Έτσι, θα δούμε πιο ανθεκτικά 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.