Modelul Segment Anything – Viziunea Computerizată Primește Un Impuls Uriaș

Viziunea computerizată (CV) a atins o acuratețe de 99% de la 50% în decurs de 10 ani. Se așteaptă ca tehnologia să se îmbunătățească și mai mult la un nivel fără precedent cu algoritmii moderni și tehnicile de segmentare a imaginilor. Recent, laboratorul FAIR al Meta a lansat Modelul Segment Anything (SAM) – un model care schimbă jocul în segmentarea imaginilor. Acest model avansat poate produce măști de obiecte detaliate din prompturi de intrare, ridicând viziunea computerizată la noi înălțimi. El poate revoluționa potențial modul în care interacționăm cu tehnologia digitală în această eră.

Să explorăm segmentarea imaginilor și să descoperim pe scurt cum SAM afectează viziunea computerizată.

Ce Este Segmentarea Imaginilor & Care Sunt Tipurile Sale?

Segmentarea imaginilor este un proces în viziunea computerizată care divide o imagine în multiple regiuni sau segmente, fiecare reprezentând un obiect sau o zonă a imaginii. Acest abordaj permite experților să izoleze părți specifice ale unei imagini pentru a obține detalii semnificative.

Modelele de segmentare a imaginilor sunt antrenate pentru a îmbunătăți ieșirea prin recunoașterea detaliilor importante ale imaginii și reducerea complexității. Aceste algoritmi diferențiază eficient între diferitele regiuni ale unei imagini pe baza caracteristicilor precum culoarea, textura, contrastul, umbrele și muchiile.

Prin segmentarea unei imagini, putem concentra analiza noastră asupra zonelor de interes pentru detalii revelatoare. Mai jos sunt prezentate diferite tehnici de segmentare a imaginilor.

• Segmentarea semantică implică etichetarea pixelilor în clase semantice.
• Segmentarea instanțelor merge mai departe prin detectarea și delimitarea fiecărui obiect din imagine.
• Segmentarea panoptică atribuie identificatori unici de instanță pixelilor individuali ai obiectelor, rezultând o etichetare mai cuprinzătoare și contextuală a tuturor obiectelor din imagine.

Segmentarea se implementează utilizând modele de învățare profundă bazate pe imagini. Aceste modele extrag toate punctele de date valoroase și caracteristicile din setul de antrenament. Apoi, transformă aceste date în vectori și matrice pentru a înțelege caracteristici complexe. Unele dintre modelele de învățare profundă utilizate în segmentarea imaginilor sunt:

• Rețelele Neuronale Convolutive (CNN)
• Rețelele Neuronale Complexe (FCN)
• Rețelele Neuronale Recurente (RNN)

Cum Funcționează Segmentarea Imaginilor?

În viziunea computerizată, majoritatea modelelor de segmentare a imaginilor constau într-o rețea encoder-decoder. Encoderul codifică o reprezentare a spațiului latent al datelor de intrare, pe care decoderul o decodifică pentru a forma hărți de segmente, sau, cu alte cuvinte, hărți care delimitează locația fiecărui obiect în imagine.

De obicei, procesul de segmentare constă în 3 etape:

• Un encoder de imagine care transformă imaginea de intrare într-un model matematic (vectori și matrice) pentru procesare.
• Encoderul agregă vectorii la multiple niveluri.
• Un decoder de masca rapidă ia încărcăturile de imagine ca intrare și produce o mască care delimitează obiectele diferite din imagine separat.

Starea Segmentării Imaginilor

Începând cu 2014, o serie de algoritmi de segmentare bazate pe învățare profundă a apărut, cum ar fi CNN+CRF și FCN, care au făcut progrese semnificative în domeniu. 2015 a văzut apariția U-Net și a rețelei de deconvoluție, îmbunătățind acuratețea rezultatelor de segmentare.

Apoi, în 2016, Segmentarea Instanțelor Conștiente, V-Net și RefineNet au îmbunătățit și mai mult acuratețea și viteza segmentării. Până în 2017, Mark-RCNN și FC-DenseNet au introdus detectarea obiectelor și predicția densă în sarcinile de segmentare.

În 2018, Segmentarea Panoptică, Mask-Lab și Rețelele de Codare Contextuală au fost în centrul atenției, deoarece aceste abordări au adresat nevoia de segmentare la nivel de instanță. Până în 2019, Panoptic FPN, HRNet și Attenția Criss-Cross au introdus noi abordări pentru segmentarea la nivel de instanță.

În 2020, tendința a continuat cu introducerea Detecto RS, Panoptic DeepLab, PolarMask, CenterMask, DC-NAS și Efficient Net + NAS-FPN. În final, în 2023, avem SAM, pe care îl vom discuta în continuare.

Modelul Segment Anything (SAM) – Segmentarea Generală a Imaginilor

Sursa imaginii

Modelul Segment Anything (SAM) este o abordare nouă care poate efectua sarcini de segmentare interactivă și automată într-un singur model. Înainte, segmentarea interactivă permitea segmentarea oricărui obiect, dar necesita ca o persoană să ghideze metoda prin refacerea iterativă a unei măști.

Segmentarea automată în SAM permite segmentarea unor categorii de obiecte specifice definite dinainte. Interfața sa promovabilă o face foarte flexibilă. Ca rezultat, SAM poate aborda o gamă largă de sarcini de segmentare utilizând un prompt adecvat, cum ar fi clicuri, cutii, text și multe altele.

SAM este antrenat pe un set de date divers și revelator de peste 1 miliard de măști, făcând posibilă recunoașterea unor obiecte și imagini noi și indisponibile în setul de antrenament. Acest cadru modern va revoluționa pe scară largă modelele CV în aplicații precum mașinile autonome, securitatea și realitatea augmentată.

SAM poate detecta și segmenta obiecte din jurul mașinii în mașinile autonome, cum ar fi alte vehicule, pietoni și semne de circulație. În realitatea augmentată, SAM poate segmenta mediul real pentru a plasa obiecte virtuale în locații adecvate, creând o experiență mai realistă și mai captivantă.

Provocările Segmentării Imaginilor în 2023

Cercetarea și dezvoltarea în segmentarea imaginilor aduc și provocări semnificative. Unele dintre principalele provocări ale segmentării imaginilor în 2023 includ:

• Creșterea complexității seturilor de date, în special pentru segmentarea imaginilor 3D
• Dezvoltarea modelelor profunde interpretabile
• Utilizarea modelelor de învățare nesupervizată care minimizează intervenția umană
• Nevoia de modele în timp real și eficiente din punct de vedere al memoriei
• Eliminarea blocajelor segmentării punctelor 3D

Viitorul Viziunii Computerizate

Piața globală a viziunii computerizate afectează multiple industrii și se estimează că va ajunge la peste $41 miliarde până în 2030. Tehnicile moderne de segmentare a imaginilor, cum ar fi Modelul Segment Anything, împreună cu alte algoritmi de învățare profundă, vor consolida și mai mult fundația viziunii computerizate în peisajul digital. Prin urmare, vom vedea modele de viziune computerizată și aplicații inteligente mai robuste în viitor.

Pentru a afla mai multe despre IA și ML, explorați Unite.ai – soluția dvs. cu o singură opțiune pentru toate întrebările despre tehnologie și starea sa modernă.