Segment Anything Model – Computer Vision Krijgt Een Grote Boost

Computer vision (CV) heeft een nauwkeurigheid van 99% bereikt van 50% binnen 10 jaar. De technologie zal naar verwachting verder verbeteren tot een ongekend niveau met moderne algoritmen en beeldsegmentatietechnieken. Onlangs heeft Meta’s FAIR-lab de Segment Anything Model (SAM) uitgebracht – een game-changer in beeldsegmentatie. Dit geavanceerde model kan gedetailleerde objectmaskers produceren vanuit invoerprompt, waardoor computer vision naar nieuwe hoogtes wordt getild. Het kan potentieel revolutioneren hoe we interactie hebben met digitale technologie in deze tijd.

Laten we beeldsegmentatie verkennen en ontdekken hoe SAM computer vision beïnvloedt.

Wat is Beeldsegmentatie & Wat Zijn de Typen?

Beeldsegmentatie is een proces in computer vision dat een beeld verdeelt in meerdere regio’s of segmenten, elk een ander object of gebied van het beeld vertegenwoordigend. Deze benadering stelt experts in staat om specifieke delen van een beeld te isoleren om betekenisvolle inzichten te verkrijgen.

Beeldsegmentatiemodellen worden getraind om de uitvoer te verbeteren door belangrijke beelddetails te herkennen en complexiteit te verminderen. Deze algoritmen differentiëren effectief tussen verschillende regio’s van een beeld op basis van kenmerken zoals kleur, textuur, contrast, schaduwen en randen.

Door een beeld te segmenteren, kunnen we onze analyse richten op de regio’s van interesse voor inzichtelijke details. Hieronder volgen verschillende beeldsegmentatietechnieken.

• Semantische segmentatie houdt in dat pixels worden gelabeld in semantische klassen.
• Instantie-segmentatie gaat verder door elk object in een beeld te detecteren en af te bakenen.
• Panoptische segmentatie wijst unieke instantie-ID’s toe aan individuele objectpixels, waardoor een meer omvattende en contextuele labeling van alle objecten in een beeld ontstaat.

Segmentatie wordt geïmplementeerd met behulp van beeld-gebaseerde deep learning-modellen. Deze modellen halen alle waardevolle datapunten en kenmerken uit de trainingsset. Vervolgens worden deze datapunten omgezet in vectoren en matrices om complexe kenmerken te begrijpen. Enkele van de meest gebruikte deep learning-modellen achter beeldsegmentatie zijn:

• Convolutional Neural Networks (CNN’s)
• Fully Connected Networks (FCN’s)
• Recurrent Neural Networks (RNN’s)

Hoe Werkt Beeldsegmentatie?

In computer vision bestaan de meeste beeldsegmentatiemodellen uit een encoder-decoder-netwerk. De encoder codeert een latent ruimtelijke representatie van de invoergegevens die de decoder decodeert om segmentkaarten te vormen, of met andere woorden, kaarten die elke locatie van een object in het beeld aanduiden.

Meestal bestaat het segmentatieproces uit 3 fasen:

• Een beeldencoder die de invoerbeeld omzet in een wiskundig model (vectoren en matrices) voor verwerking.
• De encoder agregereert de vectoren op meerdere niveaus.
• Een snelle maskerdecoder neemt de beeldembeddings als invoer en produceert een masker dat verschillende objecten in het beeld afzonderlijk aanduidt.

De Huidige Stand van Beeldsegmentatie

Vanaf 2014 is er een golf van deep learning-gebaseerde segmentatiealgoritmen opgekomen, zoals CNN+CRF en FCN, die aanzienlijke vooruitgang in het veld hebben geboekt. In 2015 zagen we de opkomst van de U-Net en Deconvolution Network, waardoor de nauwkeurigheid van de segmentatieresultaten verbeterde.

Vervolgens, in 2016, verbeterden Instance Aware Segmentation, V-Net en RefineNet de nauwkeurigheid en snelheid van segmentatie. In 2017 introduceerden Mark-RCNN en FC-DenseNet objectdetectie en dense voorspelling in segmentatie taken.

In 2018 stonden Panoptische Segmentatie, Mask-Lab en Context Encoding Networks centraal, aangezien deze benaderingen de behoefte aan instantie-niveau segmentatie aanspraken. In 2019 introduceerden Panoptic FPN, HRNet en Criss-Cross Attention nieuwe benaderingen voor instantie-niveau segmentatie.

In 2020 zette de trend zich voort met de introductie van Detecto RS, Panoptic DeepLab, PolarMask, CenterMask, DC-NAS en Efficient Net + NAS-FPN. Ten slotte, in 2023, hebben we SAM, dat we hierna zullen bespreken.

Segment Anything Model (SAM) – Algemene Doel Beeldsegmentatie

Afbeeldingsbron

De Segment Anything Model (SAM) is een nieuwe benadering die interactieve en automatische segmentatie taken in één model kan uitvoeren. Eerder liet interactieve segmentatie toe om elk objectklasse te segmenteren, maar vereiste een persoon om de methode te begeleiden door iteratief een masker te verfijnen.

Automatische segmentatie in SAM laat de segmentatie van specifieke objectcategorieën toe die van tevoren zijn gedefinieerd. De promotabele interface maakt het zeer flexibel. Als gevolg hiervan kan SAM een breed scala aan segmentatie taken aanpakken met behulp van een geschikte prompt, zoals klikken, dozen, tekst en meer.

SAM is getraind op een diverse en inzichtelijke dataset van meer dan 1 miljard maskers, waardoor het mogelijk is om nieuwe objecten en afbeeldingen te herkennen die niet beschikbaar zijn in de trainingsset. Dit moderne kader zal de CV-modellen in toepassingen zoals zelfrijdende auto’s, beveiliging en augmented reality op grote schaal revolutioneren.

SAM kan objecten rondom de auto in zelfrijdende auto’s detecteren en segmenteren, zoals andere voertuigen, voetgangers en verkeersborden. In augmented reality kan SAM de werkelijke omgeving segmenteren om virtuele objecten op geschikte locaties te plaatsen, waardoor een meer realistische en boeiende gebruikerservaring ontstaat.

Beeldsegmentatie Uitdagingen in 2023

Het toenemende onderzoek en de ontwikkeling in beeldsegmentatie brengen ook aanzienlijke uitdagingen met zich mee. Enkele van de belangrijkste beeldsegmentatie-uitdagingen in 2023 zijn:

• De toenemende complexiteit van datasets, vooral voor 3D-beeldsegmentatie
• De ontwikkeling van interpreteerbare deep modellen
• Het gebruik van onbegeleide leermodellen die menselijke interventie minimaliseren
• De behoefte aan real-time en geheugenefficiënte modellen
• Het elimineren van de bottlenecks van 3D-puntswolksegmentatie

De Toekomst van Computer Vision

De wereldwijde computer vision markt heeft invloed op meerdere industrieën en wordt naar verwachting meer dan $41 miljard waard in 2030. Moderne beeldsegmentatietechnieken zoals het Segment Anything Model, gecombineerd met andere deep learning-algoritmen, zullen het weefsel van computer vision in het digitale landschap verder versterken. Daarom zullen we in de toekomst meer robuuste computer vision-modellen en intelligente toepassingen zien.

Om meer te leren over AI en ML, kunt u Unite.ai verkennen – uw one-stop-oplossing voor alle vragen over technologie en de moderne staat.