Artificial Intelligence
何でもモデルをセグメント化 – コンピューター ビジョンが大幅に強化
コンピュータビジョン（CV）は、99年以内に50％から10％の精度に達しました。この技術は、最新のアルゴリズムと画像セグメンテーション技術により、前例のないレベルまでさらに向上すると予想されています。最近、MetaのFAIRラボは、 セグメント エニシング モデル (SAM) – 画像セグメンテーションにおける革新的なツール。 この高度なモデルは、入力プロンプトから詳細なオブジェクト マスクを生成し、コンピューター ビジョンを新たな高みに引き上げることができます。 それは、この時代におけるデジタルテクノロジーとの関わり方に革命をもたらす可能性があります。
画像のセグメンテーションを調べて、SAM がどのような影響を与えるかを簡単に明らかにしましょう コンピュータビジョン.
画像セグメンテーションとは何ですか?その種類は何ですか?
画像セグメンテーションは、画像を複数の領域またはセグメントに分割し、それぞれが画像の異なるオブジェクトまたは領域を表すコンピューター ビジョンのプロセスです。 このアプローチにより、専門家は画像の特定の部分を分離して有意義な洞察を得ることができます。
画像セグメンテーション モデルは、重要な画像の詳細を認識し、複雑さを軽減することで出力を改善するようにトレーニングされています。 これらのアルゴリズムは、色、テクスチャ、コントラスト、影、エッジなどの特徴に基づいて、画像の異なる領域を効果的に区別します。
画像をセグメント化することで、関心のある領域に焦点を当てて分析を行い、洞察力に富んだ詳細を得ることができます。 以下に、さまざまな画像セグメンテーション手法を示します。
- セマンティックセグメンテーション これには、ピクセルを意味クラスにラベル付けすることが含まれます。
- インスタンスのセグメンテーション さらに、画像内の各オブジェクトを検出して輪郭を描きます。
- パノプティック セグメンテーション 個々のオブジェクトのピクセルに一意のインスタンス ID を割り当て、その結果、画像内のすべてのオブジェクトのより包括的で状況に応じたラベル付けが行われます。
セグメンテーションは、画像ベースの深層学習モデルを使用して実装されます。 これらのモデルは、トレーニング セットからすべての貴重なデータ ポイントと特徴を取得します。 次に、このデータをベクトルと行列に変換して、複雑な特徴を理解します。 画像セグメンテーションの背後で広く使用されている深層学習モデルには、次のようなものがあります。
- 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
- 完全接続ネットワーク (FCN)
- リカレントニューラルネットワーク（RNN）
画像のセグメンテーションはどのように機能するのでしょうか?
In コンピュータビジョン、ほとんどの画像セグメンテーション モデルは、エンコーダーとデコーダーのネットワークで構成されます。 エンコーダは入力データの潜在空間表現をエンコードし、デコーダがデコードしてセグメント マップ、つまり画像内の各オブジェクトの位置の概要を示すマップを形成します。
通常、セグメンテーション プロセスは 3 つの段階で構成されます。
- 入力画像を処理のために数学モデル (ベクトルと行列) に変換する画像エンコーダー。
- エンコーダーはベクトルを複数のレベルで集約します。
- 高速マスク デコーダは、画像の埋め込みを入力として受け取り、画像内のさまざまなオブジェクトの輪郭を個別に示すマスクを生成します。
画像のセグメンテーションの現状
2014 年から、CNN+CRF や FCN などの深層学習ベースのセグメンテーション アルゴリズムの波が現れ、この分野で大きな進歩を遂げました。 2015 年には、U-Net とデコンボリューション ネットワークが台頭し、セグメンテーション結果の精度が向上しました。
その後、2016 年には、Instance Aware Segmentation、V-Net、RefineNet によって、セグメンテーションの精度と速度がさらに向上しました。 2017 年までに、Mark-RCNN と FC-DenseNet は、セグメンテーション タスクにオブジェクト検出と高密度予測を導入しました。
2018 年には、パノプティック セグメンテーション、マスク ラボ、およびコンテキスト エンコーディング ネットワークが舞台の中心にあり、これらのアプローチはインスタンス レベルのセグメンテーションのニーズに対応していました。 2019 年までに、Panoptic FPN、HRNet、および Criss-Cross Attendance は、インスタンス レベルのセグメンテーションのための新しいアプローチを導入しました。
2020 年も、この傾向は Detecto RS、Panoptic DeepLab、PolarMask、CenterMask、DC-NAS、および Efficient Net + NAS-FPN の導入で続きました。 最後に、2023 年には SAM が登場します。これについては次に説明します。
Segment Anything Model (SAM) – 汎用画像セグメンテーション
AIマーケティング業界は、 セグメント エニシング モデル (SAM) は、単一モデルで対話型の自動セグメンテーション タスクを実行できる新しいアプローチです。 以前のインタラクティブ セグメンテーションでは、任意のオブジェクト クラスをセグメント化できましたが、人がマスクを繰り返し調整してメソッドをガイドする必要がありました。
SAM の自動セグメンテーションにより、事前に定義された特定のオブジェクト カテゴリをセグメンテーションできます。 プロモーション可能なインターフェイスにより、柔軟性が非常に高まります。 その結果、SAM は、クリック、ボックス、テキストなどの適切なプロンプトを使用して、幅広いセグメンテーション タスクに対処できます。
SAM は、1 億を超えるマスクの多様で洞察力に富んだデータセットでトレーニングされており、システムでは利用できない新しいオブジェクトや画像を認識できるようになります。 トレーニングセット。 この現代的な枠組みは、広く社会に革命をもたらすでしょう。 アプリケーションの CV モデル 自動運転車、セキュリティ、拡張現実など。
SAM は、自動運転車の周囲の物体 (他の車両、歩行者、交通標識など) を検出してセグメント化できます。 拡張現実では、SAM は現実世界の環境をセグメント化して仮想オブジェクトを適切な場所に配置し、より現実的で魅力的な UX を作成できます。
2023 年の画像セグメンテーションの課題
画像セグメンテーションにおける研究開発の増加も、重大な課題をもたらしています。 2023 年の画像セグメンテーションの主な課題には次のようなものがあります。
- データセット、特に 3D 画像セグメンテーションの複雑さの増大
- 解釈可能なディープモデルの開発
- 人間の介入を最小限に抑える教師なし学習モデルの使用
- リアルタイムかつメモリ効率の高いモデルの必要性
- 3D 点群セグメンテーションのボトルネックを解消する
コンピュータビジョンの未来
グローバル コンピュータビジョン 市場は複数の業界に影響を及ぼし、その範囲はさらに広がると予測されています 41年までに2030億XNUMX万ドル。 Segment Anything Model などの最新の画像セグメンテーション技術と他の深層学習アルゴリズムを組み合わせることで、デジタル環境におけるコンピューター ビジョンの構造がさらに強化されます。 したがって、将来的には、より堅牢なコンピューター ビジョン モデルとインテリジェントなアプリケーションが登場するでしょう。
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