セグメント・アンヤシング・モデル – コンピュータビジョンが大幅に強化される

コンピュータビジョン（CV）は、10年間で50％から99％の精度に到達しました。技術は、現代のアルゴリズムと画像セグメンテーション技術によってさらに改善され、前例のないレベルに達することが予想されています。最近、MetaのFAIR研究所は、セグメント・アンヤシング・モデル（SAM） – 画像セグメンテーションのゲームチェンジャーをリリースしました。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、コンピュータビジョンを新たな高みに引き上げることができます。デジタル技術とのやり取りを革命的に変える可能性があります。

画像セグメンテーションとSAMがコンピュータビジョンに与える影響について簡単に説明しましょう。

画像セグメンテーションとは何か？そしてその種類は何か？

画像セグメンテーションは、コンピュータビジョンで画像を複数の領域またはセグメントに分割するプロセスです。各セグメントは、画像の異なるオブジェクトまたは領域を表します。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、複雑さを減らす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、シャドウ、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、分析を関心のある領域に集中して、洞察的な詳細を取得できます。以下は、さまざまな画像セグメンテーション技術です。

• セマンティックセグメンテーションは、ピクセルをセマンティッククラスにラベル付けします。
• インスタンスセグメンテーションは、さらに進んで、画像内の各オブジェクトを検出して定義します。
• パノプティックセグメンテーションは、個々のオブジェクトピクセルに一意のインスタンスIDを割り当て、画像内のすべてのオブジェクトのラベル付けをより包括的に行います。

セグメンテーションは、画像ベースのディープラーニング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、次にこれら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にある一般的に使用されるディープラーニングモデルは次のとおりです。

• 畳み込みニューラルネットワーク（CNNs）
• 完全接続ネットワーク（FCNs）
• 再帰型ニューラルネットワーク（RNNs）

画像セグメンテーションのしくみ

コンピュータビジョンでは、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ています。エンコーダーは、入力データの潜在的な空間表現をエンコードし、デコーダーはセグメントマップ、または画像内の各オブジェクトの位置を示すマップを形成するためにこれをデコードします。

通常、セグメンテーションプロセスは、次の3つのステージで構成されます。

• 画像エンコーダーが入力画像を数学的なモデル（ベクトルと行列）に変換します。
• エンコーダーが複数のレベルでベクトルを集約します。
• 高速マスクデコーダーが画像埋め込みを入力として受け取り、画像内の異なるオブジェクトをアウトラインするマスクを生成します。

画像セグメンテーションの現状

2014年から始まったディープラーニングベースのセグメンテーションアルゴリズムの波は、CNN+CRFやFCNなどの大きな進歩をもたらしました。2015年には、U-NetやDeconvolution Networkが登場し、セグメンテーションの精度を向上させました。

2016年には、インスタンスアウェアセグメンテーション、V-Net、RefineNetが登場し、セグメンテーションの精度と速度を向上させました。2017年には、Mark-RCNNやFC-DenseNetがオブジェクト検出と密な予測をセグメンテーションタスクに導入しました。

2018年には、パノプティックセグメンテーション、Mask-Lab、コンテキストエンコーディングネットワークが、インスタンスレベルのセグメンテーションの必要性に応えるために登場しました。2019年には、パノプティックFPN、HRNet、Criss-Cross Attentionが、インスタンスレベルのセグメンテーションに新しいアプローチを導入しました。

2020年には、Detecto RS、Panoptic DeepLab、PolarMask、CenterMask、DC-NAS、Efficient Net + NAS-FPNが登場しました。最終的に、2023年には、SAMが登場しました。これについては、次に説明します。

セグメント・アンヤシング・モデル（SAM）– 一般目的の画像セグメンテーション

画像ソース

セグメント・アンヤシング・モデル（SAM）は、単一のモデルでインタラクティブな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、セグメンテーションを実行するために、人物がマスクを反復的に改良する必要がありました。

SAMの自動セグメンテーションでは、事前に定義された特定のオブジェクトカテゴリのセグメンテーションが可能です。プロモーション可能なインターフェースにより、高度に柔軟性が高いです。したがって、SAMは、クリック、ボックス、テキストなど、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的なデータセットでトレーニングされており、新しいオブジェクトやトレーニングセットにない画像を認識することが可能です。このモダンなフレームワークは、セルフドライビングカー、セキュリティ、拡張現実などのアプリケーションにおけるコンピュータビジョンモデルを大幅に変革することになります。

SAMは、セルフドライビングカーで車の周囲のオブジェクト、他の車両、歩行者、交通標識を検出してセグメント化できます。拡張現実では、SAMは、仮想オブジェクトを適切な位置に配置して、よりリアルで魅力的なユーザーエクスペリエンスを生み出すために、現実世界の環境をセグメント化できます。

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は、重大な課題ももたらします。2023年の画像セグメンテーションの主な課題は、以下のとおりです。

• 特に3D画像セグメンテーションの場合、データセットの複雑さの増加
• 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アンサップervisedラーニングモデルの使用
• リアルタイムでメモリ効率の高いモデルの必要性
• 3Dポイントクラウドセグメンテーションのボトルネックの除去

コンピュータビジョンの未来

世界のコンピュータビジョン市場は、複数の業界に影響を与え、2030年までに$41億ドルに達することが予想されています。セグメント・アンヤシング・モデルなどの画像セグメンテーション技術と他のディープラーニングアルゴリズムが、デジタル景観におけるコンピュータビジョンの基盤をさらに強化することになります。したがって、将来的には、より強力なコンピュータ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実現することになります。

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