Модель сегментации любых объектов – компьютерное зрение получает огромный импульс

Компьютерное зрение (CV) достигло 99% точности с 50% за 10 лет. Технология ожидается улучшиться еще больше до беспрецедентного уровня с современными алгоритмами и техниками сегментации изображений. Недавно лаборатория Meta FAIR выпустила Модель сегментации любых объектов (SAM) – прорыв в сегментации изображений. Эта продвинутая модель может производить подробные маски объектов из входных запросов, поднимая компьютерное зрение на новые высоты. Она потенциально может революционизировать то, как мы взаимодействуем с цифровой технологией в эту эпоху.

Давайте исследуем сегментацию изображений и кратко откроем, как SAM влияет на компьютерное зрение.

Что такое сегментация изображений и какие ее типы?

Сегментация изображений – это процесс в компьютерном зрении, который делит изображение на несколько регионов или сегментов, каждый из которых представляет отдельный объект или область изображения. Этот подход позволяет экспертам изолировать конкретные части изображения, чтобы получить осмысленные сведения.

Модели сегментации изображений обучены улучшать вывод, распознавая важные детали изображений и снижая сложность. Эти алгоритмы эффективно различают различные регионы изображения на основе таких характеристик, как цвет, текстура, контраст, тени и края.

Сегментируя изображение, мы можем сосредоточить наш анализ на регионах интереса для получения осмысленных деталей. Ниже приведены различные техники сегментации изображений.

• Семантическая сегментация включает в себя маркировку пикселей в семантические классы.
• Сегментация экземпляров идет дальше, обнаруживая и очерчивая каждый объект на изображении.
• Панорамная сегментация присваивает уникальные идентификаторы экземпляров отдельным пикселям объектов, в результате чего получается более полная и контекстная маркировка всех объектов на изображении.

Сегментация реализуется с помощью моделей глубокого обучения на основе изображений. Эти модели извлекают все ценные данные и характеристики из обучающего набора. Затем они преобразуют эти данные в векторы и матрицы, чтобы понять сложные характеристики. Некоторые из широко используемых моделей глубокого обучения, лежащих в основе сегментации изображений, являются:

• Свёрточные нейронные сети (CNN)
• Полностью связанные сети (FCN)
• Рекуррентные нейронные сети (RNN)

Как работает сегментация изображений?

В компьютерном зрении большинство моделей сегментации изображений состоит из сети кодирования-декодирования. Кодировщик кодирует латентное пространственное представление входных данных, которое декодировщик декодирует для формирования карт сегментов, или, другими словами, карт, очерчивающих местоположение каждого объекта на изображении.

Обычно процесс сегментации состоит из 3 этапов:

• Кодировщик изображения, который преобразует входное изображение в математическую модель (векторы и матрицы) для обработки.
• Кодировщик агрегирует векторы на нескольких уровнях.
• Быстрый декодировщик маски принимает вложения изображения в качестве входных данных и производит маску, очерчивающую отдельные объекты на изображении отдельно.

Состояние сегментации изображений

Начиная с 2014 года, появилась волна алгоритмов сегментации на основе глубокого обучения, таких как CNN+CRF и FCN, которые достигли значительного прогресса в этой области. В 2015 году наблюдался рост U-Net и Deconvolution Network, что улучшило точность результатов сегментации.

Затем в 2016 году Instance Aware Segmentation, V-Net и RefineNet еще больше улучшили точность и скорость сегментации. К 2017 году Mark-RCNN и FC-DenseNet ввели обнаружение объектов и плотную предсказание в задачи сегментации.

В 2018 году Panoptic Segmentation, Mask-Lab и Context Encoding Networks были в центре внимания, поскольку эти подходы решали необходимость сегментации на уровне экземпляров. К 2019 году Panoptic FPN, HRNet и Criss-Cross Attention ввели новые подходы для сегментации на уровне экземпляров.

В 2020 году эта тенденция продолжилась с введением Detecto RS, Panoptic DeepLab, PolarMask, CenterMask, DC-NAS и Efficient Net + NAS-FPN. Наконец, в 2023 году у нас есть SAM, который мы будем обсуждать дальше.

Модель сегментации любых объектов (SAM) – общая сегментация изображений

Источник изображения

Модель сегментации любых объектов (SAM) – это новый подход, который может выполнять интерактивные и автоматические задачи сегментации в одной модели. Ранее интерактивная сегментация позволяла сегментировать любой класс объектов, но требовала от человека руководить методом путем итеративного уточнения маски.

Автоматическая сегментация в SAM позволяет сегментировать конкретные категории объектов, определенные заранее. Ее продвигаемый интерфейс делает ее очень гибкой. В результате SAM может решать широкий спектр задач сегментации с помощью подходящего запроса, такого как клики, коробки, текст и многое другое.

SAM обучена на разнообразном и проницательном наборе данных из более чем 1 миллиарда масок, что позволяет ей распознавать новые объекты и изображения, недоступные в наборе данных для обучения. Этот современный каркас широко революционизирует модели CV в приложениях, таких как самоходные автомобили, безопасность и дополненная реальность.

SAM может обнаруживать и сегментировать объекты вокруг автомобиля в самоходных автомобилях, такие как другие транспортные средства, пешеходы и дорожные знаки. В дополненной реальности SAM может сегментировать реальную среду, чтобы размещать виртуальные объекты в подходящих местах, создавая более реалистичный и увлекательный пользовательский опыт.

Проблемы сегментации изображений в 2023 году

Растущие исследования и разработки в области сегментации изображений также приносят значительные проблемы. Некоторые из наиболее важных проблем сегментации изображений в 2023 году включают:

• Растущую сложность наборов данных, особенно для 3D-сегментации изображений
• Разработку интерпретируемых глубоких моделей
• Использование моделей обучения без учителя, минимизирующих человеческое вмешательство
• Необходимость моделей, работающих в реальном времени и эффективно использующих память
• Устранение瓶